Data Engineer Senior — Remoto - LATAM — Consultoría Tech - Python, GCP, Spark, Airflow
Sobre la vacante
10Pearls está en búsqueda de un Data Engineer Senior con experiencia sólida en arquitectura de datos en la nube y procesamiento de grandes volúmenes de información. Requisitos clave: +8 años en ingeniería de software con enfoque en Data Engineering, dominio de Python y SQL, experiencia con GCP (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage), manejo de Airflow, Apache Beam, Git, Docker, y frameworks como Apache Spark o Flink. Se valoran conocimientos en múltiples nubes (AWS, Azure, GCP), streaming con Kafka/Kinesis, Kubernetes, MLOps, y contribuciones open-source. Perfil analítico, con habilidades de comunicación y trabajo en equipo bajo metodologías ágiles (Scrum). Inglés B2+.
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es una oportunidad para trabajar en proyectos de alta escala con tecnologías de vanguardia en la nube, donde podrás desarrollar soluciones de datos que impactan directamente en la toma de decisiones empresariales. En 10Pearls, crecerás profesionalmente al enfrentar desafíos complejos en arquitecturas Data Lake/Lakehouse y colaborar con equipos multidisciplinarios en un entorno ágil. Aprenderás de expertos en el campo y tendrás la posibilidad de expandir tus habilidades en múltiples plataformas cloud y herramientas de Big Data, preparándote para roles de liderazgo en el futuro.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Técnicas: Python avanzado, SQL optimizado, arquitectura de datos en GCP, ETL/ELT, modelado de datos, Airflow para orquestación, Spark para procesamiento distribuido.
- Soft skills: Comunicación efectiva para explicar conceptos técnicos a no técnicos, trabajo en equipo en entornos Scrum, pensamiento analítico para resolver problemas complejos.
Tips prácticos para este puesto
- Prepara tu portafolio: Incluye proyectos donde hayas implementado pipelines de datos en GCP usando BigQuery y Dataflow, con ejemplos de código en Python y configuraciones de Airflow.
- Demuestra experiencia en escalabilidad: Habla sobre cómo manejaste grandes volúmenes de datos y optimizaste procesos ETL para mejorar el rendimiento.
- Investiga la empresa: 10Pearls es una consultoría tech, así que enfócate en cómo tus habilidades pueden aportar valor a clientes diversos en proyectos de datos.
Recursos recomendados
- Tools: GCP Console, Apache Beam documentation, Airflow tutorials, Spark official guides.
- Documentación: Google Cloud Data Engineering whitepapers, Python data processing libraries (Pandas, PySpark).
- Influencers: Sigue a expertos en Data Engineering en LinkedIn como Maxime Beauchemin (creador de Airflow).
- Cursos: "Data Engineering on Google Cloud Platform" en Coursera, "Apache Spark for Data Engineering" en Udemy.
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- Pregunta 1: "Describe un pipeline de datos que hayas diseñado en GCP usando BigQuery y Dataflow." Tip: Explica el flujo de datos, las herramientas usadas, y cómo manejaste errores y escalabilidad.
- Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías una consulta SQL lenta en un entorno de grandes datos?" Tip: Menciona técnicas como indexación, particionamiento, y uso de EXPLAIN para analizar el plan de ejecución.
- Pregunta 3: "Háblame de un desafío que enfrentaste en un proyecto de ETL y cómo lo resolviste." Tip: Enfócate en tu proceso de pensamiento, las herramientas utilizadas, y el resultado final, mostrando habilidades de resolución de problemas.
Rango salarial estimado (LATAM)
Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual:
| Nivel | Rango mensual USD |
|---|---|
| Junior | $2,000 - $3,500 |
| Mid | $3,500 - $5,500 |
| Senior | $5,500 - $8,500 |
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.
Red flags a considerar
- Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre los proyectos o tecnologías específicas que usarás. Qué preguntar en la entrevista: "¿Pueden describir un proyecto reciente de Data Engineering en el que trabajaría?"
- Bandera roja 2: Falta de inversión en herramientas y capacitación para mantenerse actualizado con las últimas tecnologías cloud. Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews de empleados en plataformas como Glassdoor para ver comentarios sobre recursos tecnológicos.
- Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre cargas de trabajo sin soporte adecuado. Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si mencionan "manejo de múltiples proyectos simultáneos" sin claridad en prioridades o plazos.
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.
