Data Engineer Senior — Remoto - Italia — Consultoría Data - Python, Spark, AWS
Sobre la vacante
Agile Lab está expandiendo su equipo de Data Engineering con profesionales que disfruten resolver desafíos arquitectónicos complejos y construir ecosistemas de datos escalables de alta calidad. Buscan mentes apasionadas que no teman sumergirse en la complejidad para dar forma a la próxima generación de plataformas de datos.
Requisitos clave:
- Experiencia sólida en ingeniería de datos y arquitecturas escalables
- Pasión por construir soluciones que realmente importen
- Mentalidad colaborativa y orientada a resultados
- Capacidad para trabajar en entornos desafiantes y dinámicos
Beneficios:
- Formar parte de un equipo en crecimiento con profesionales talentosos
- Oportunidad de trabajar en proyectos que impactan el futuro de la ingeniería de datos
- Ambiente que valora la innovación y la calidad técnica
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es tu oportunidad de unirte a un equipo que está redefiniendo cómo se construyen ecosistemas de datos. Agile Lab no solo está contratando personal, está incorporando expertise fresco para enfrentar los desafíos arquitectónicos más complejos del sector. Aquí no serás solo otro desarrollador, serás parte fundamental de soluciones que transforman la manera en que las empresas manejan sus datos.
Tendrás la oportunidad de trabajar junto a profesionales como Stefano Bognanni, Lorenzo Colpani, Sammy D'Agostino y Luca Floris, quienes recientemente se unieron al equipo, lo que demuestra el crecimiento constante y las oportunidades reales de desarrollo profesional.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Python avanzado para procesamiento de datos
- Apache Spark para procesamiento distribuido
- AWS (S3, Glue, Redshift, EMR)
- SQL avanzado y optimización de queries
- Diseño de pipelines de datos ETL/ELT
- Arquitectura de datos escalable
- Comunicación efectiva con stakeholders técnicos y no técnicos
Tips prácticos para este puesto
- 1 Prepara tu portfolio técnico: Muestra proyectos donde hayas diseñado pipelines complejos o resuelto problemas de escalabilidad
- 2 Domina los fundamentos: Asegúrate de tener sólidos conocimientos en patrones de diseño de datos y mejores prácticas de ingeniería
- 3 Investiga la empresa: Agile Lab se especializa en ecosistemas de datos para partners, entiende su modelo de negocio
- 4 Practica casos reales: Prepara ejemplos concretos de cómo has optimizado costos o mejorado performance en proyectos anteriores
Recursos recomendados
- Documentación oficial: AWS Data Engineering, Apache Spark Documentation
- Cursos: Data Engineering en AWS (Coursera), Advanced Spark (Databricks)
- Influencers: Maxime Beauchemin (creador de Airflow), Jesse Anderson (Data Engineering)
- Herramientas: Airflow, dbt, Snowflake, Databricks
- Comunidades: r/dataengineering, Data Engineering Podcast
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- 1 "Describe el pipeline de datos más complejo que has diseñado y los desafíos que enfrentaste"
Tip: Estructura tu respuesta con contexto, arquitectura, desafíos específicos y métricas de éxito. Menciona trade-offs técnicos que consideraste.
- 1 "¿Cómo optimizarías un proceso ETL que está tomando demasiado tiempo?"
Tip: Demuestra pensamiento sistemático. Habla sobre profiling, paralelización, caching, optimización de queries y monitoreo.
- 1 "¿Cómo manejas cambios en los requisitos de negocio a mitad de un proyecto de datos?"
Tip: Muestra adaptabilidad y comunicación. Explica cómo documentas cambios, ajustas arquitectura y mantienes a stakeholders informados.
Rango salarial estimado (LATAM)
Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual:
| Nivel | Rango mensual USD |
|---|---|
| Junior | $1,800 - $2,800 |
| Mid | $2,800 - $4,200 |
| Senior | $4,200 - $6,500 |
Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Para posiciones en Italia/remoto desde LATAM, los rangos pueden ser 20-40% superiores a los locales.
Red flags a considerar
- 1 "Siempre estamos apagando incendios" - Si mencionan que el equipo está constantemente en modo reactivo
Qué preguntar: "¿Cuál es la proporción entre trabajo proactivo vs reactivo en el equipo? ¿Cómo manejan la deuda técnica?"
- 1 Documentación inexistente o desactualizada - Señal de procesos inmaduros
Qué investigar: Pregunta sobre sus estándares de documentación, herramientas de conocimiento y onboarding de nuevos miembros
- 1 Equipo sobrecargado sin plan de crecimiento - Si el equipo actual está al límite y no hay claridad sobre expansión
Señal de advertencia: Observa si mencionan ratios de senior/junior, planes de contratación y distribución de carga de trabajo
Sobre empleos de Programación
El mercado de programación en Latinoamérica continúa en expansión, con una demanda creciente de desarrolladores que dominen tecnologías como React, Node.js, Python y TypeScript. Las oportunidades de trabajo remoto han abierto las puertas a empresas internacionales que buscan talento hispanohablante, ofreciendo salarios competitivos y flexibilidad laboral. Si estás buscando empleo en programación, es clave mantener actualizado tu portafolio, contribuir a proyectos de código abierto y prepararte para entrevistas técnicas que evalúen tanto tus conocimientos como tu capacidad de resolver problemas.
