Senior Data Engineer — Remoto - LATAM — HealthTech - Python, Spark, AWS, Data Quality
Sobre la vacante
Qualifyze está buscando un Senior Data Engineer para unirse a su equipo de datos y evolucionar su plataforma de datos. El rol implica no solo construir pipelines, sino diseñar fundamentos escalables con calidad de datos integrada desde el inicio. Para la empresa, la calidad de datos no es una idea tardía, sino parte integral de su enfoque de construcción. Esta posición tiene un impacto directo en el producto, trabajando estrechamente con equipos multifuncionales para garantizar que la plataforma de datos soporte soluciones significativas y confiables para los clientes. Se valora la propiedad, altos estándares y construir de la manera correcta. La modalidad es remota para candidatos en LATAM.
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es una oportunidad para diseñar arquitecturas de datos desde cero en una empresa donde la calidad es prioritaria. Aprenderás a integrar calidad de datos en el diseño desde el inicio, trabajando en un entorno que fomenta la propiedad y la excelencia técnica. Crecerás profesionalmente al impactar directamente el producto y colaborar con equipos multifuncionales, desarrollando habilidades en escalabilidad y arquitectura de datos en un contexto de HealthTech.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Técnicas: Python, Spark, AWS (o cloud similar), diseño de pipelines de datos, arquitectura de datos escalable, calidad de datos (data quality)
- Soft skills: Propiedad (ownership), pensamiento crítico, colaboración multifuncional, atención al detalle
Tips prácticos para este puesto
- Enfócate en proyectos donde hayas diseñado arquitecturas de datos en lugar de solo construir pipelines
- Prepara ejemplos de cómo integraste calidad de datos en tus soluciones desde el inicio
- Investiga sobre HealthTech y cómo los datos impactan en este sector para mostrar interés en el dominio
Recursos recomendados
- Tools: Apache Airflow, dbt, Great Expectations, AWS Glue
- Documentación: Libro "Designing Data-Intensive Applications" de Martin Kleppmann, blog de Data Engineering en Medium
- Influencers: Maxime Beauchemin (creador de Airflow), Zhamak Dehghani (Data Mesh)
- Cursos: "Data Engineering Nanodegree" en Udacity, "AWS Certified Data Analytics"
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- Pregunta 1: "Describe un proyecto donde diseñaste una arquitectura de datos escalable desde cero." Tip: Enfócate en los principios de diseño, cómo manejaste la escalabilidad y la calidad de datos.
- Pregunta 2: "¿Cómo aseguras la calidad de datos en tus pipelines?" Tip: Menciona herramientas específicas (ej: Great Expectations) y procesos de validación integrados.
- Pregunta 3: "¿Cómo colaboras con equipos no técnicos para entender sus necesidades de datos?" Tip: Destaca tu habilidad para traducir requisitos en soluciones técnicas y comunicar de manera clara.
Rango salarial estimado (LATAM)
Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual:
| Nivel | Rango mensual USD |
|---|---|
| Junior | $2,500 - $4,000 |
| Mid | $4,000 - $6,000 |
| Senior | $6,000 - $9,000 |
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.
Red flags a considerar
- Bandera roja 1: Si la empresa no menciona herramientas específicas para calidad de datos en su stack. Qué preguntar: "¿Qué herramientas usan para monitorear y validar la calidad de datos en producción?"
- Bandera roja 2: Si el rol se enfoca solo en construir pipelines sin oportunidades de diseño arquitectónico. Qué investigar: Revisa descripciones de proyectos pasados del equipo para ver si incluyen diseño de arquitectura.
- Bandera roja 3: Si hay alta rotación en el equipo de datos. Señal de advertencia: Pregunta sobre la estabilidad del equipo y proyectos a largo plazo en la entrevista.
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.
