Data Engineer Senior Snowflake — Remoto - LATAM — Consultoría Tech - Snowflake, Apache Spark,
Sobre la vacante
Altimetrik está buscando un Data Engineer Senior especializado en Snowflake para unirse al equipo de Héctor Perez. Esta posición es 100% remota para candidatos en México, Colombia, Brasil y Uruguay.
Requisitos principales:
- 5+ años de experiencia como Data Engineer
- SQL avanzado (consultas complejas, optimización de rendimiento)
- Snowflake (experto)
- Apache Spark (procesamiento de datos a gran escala y automatización)
- AWS: S3, Redshift, Glue, EMR, Athena, Lambda
- Big Data y computación distribuida
- ETL/Data Warehousing: diseño de pipelines y modelado dimensional
- Inglés avanzado (B2/C1)
Deseables:
- Exposición a AI/ML (pipelines, feature engineering)
- Airflow, Kafka, Terraform
- Herramientas de CI/CD
Responsabilidades:
- Diseñar, optimizar e implementar pipelines de datos escalables y de alta calidad
- Construir soluciones de datos a gran escala con tecnologías modernas
- Trabajar con equipos distribuidos en LATAM
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es tu oportunidad de trabajar con tecnologías de vanguardia en el ecosistema de datos. Altimetrik te ofrece la posibilidad de diseñar arquitecturas desde cero y enfrentar desafíos reales de Big Data en un entorno remoto internacional. Aprenderás las mejores prácticas de Snowflake y AWS mientras colaboras con un equipo de alto rendimiento. Si buscas crecimiento profesional en el área de datos con impacto tangible, esta posición es para ti.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Técnicas: Snowflake, Apache Spark, AWS (S3, Redshift, Glue), SQL avanzado, ETL/ELT, modelado dimensional
- Soft skills: Comunicación efectiva en inglés, trabajo en equipo remoto, pensamiento analítico, resolución de problemas complejos
Tips prácticos para este puesto
- 1 Prepara tu portfolio: Muestra proyectos donde hayas optimizado consultas SQL o diseñado pipelines eficientes
- 2 Certificaciones: Considera obtener certificaciones de AWS o Snowflake para destacar
- 3 Demuestra escalabilidad: En entrevistas, explica cómo has manejado volúmenes de datos crecientes
- 4 Practica inglés técnico: Prepara respuestas en inglés sobre tus experiencias con Spark y AWS
Recursos recomendados
- Documentación oficial: Snowflake Docs, AWS Data Engineering Guide, Apache Spark Documentation
- Cursos: Data Engineering on AWS (Coursera), Snowflake Hands-on Labs
- Influencers: Jesse Anderson (Big Data), Zhamak Dehghani (Data Mesh)
- Herramientas: dbt para transformaciones, Great Expectations para calidad de datos
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- 1 "Describe cómo diseñarías un pipeline ETL escalable en Snowflake y AWS"
Tip: Enfócate en separar capas (raw, staging, curated), uso de S3 como landing zone, y optimización de costos con Snowflake virtual warehouses.
- 1 "¿Cómo optimizarías una consulta SQL lenta en un data warehouse grande?"
Tip: Menciona análisis de execution plan, uso de índices/clustering, particionamiento de tablas, y reducción de data scanned.
- 1 "Explica un desafío técnico que resolviste usando Apache Spark"
Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y destaca cómo mejoraste performance o manejaste fallos.
Rango salarial estimado (LATAM)
Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual:
| Nivel | Rango mensual USD |
|---|---|
| Junior | $2,500 - $3,500 |
| Mid | $3,500 - $5,000 |
| Senior | $5,000 - $7,500 |
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 este rol con Snowflake y AWS, los rangos pueden ser superiores.
Red flags a considerar
- 1 Bandera roja 1: Falta de claridad en la arquitectura de datos
Qué preguntar: "¿Cuál es la estrategia actual de data governance y cómo se maneja la calidad de datos?"
- 1 Bandera roja 2: Equipo sobrecargado sin automatización
Qué investigar: Pregunta sobre la adopción de CI/CD, herramientas de orquestación (Airflow), y procesos de deployment.
- 1 Bandera roja 3: Tecnologías obsoletas o migraciones eternas
Señal de advertencia: Si mencionan que están "en proceso de migrar a Snowflake" por años, pregunta por el roadmap real y recursos asignados.
Sobre empleos de Data Science y Analytics
La ciencia de datos y el análisis son campos en rápido crecimiento que combinan estadística, programación y conocimiento de negocios. Las empresas latinoamericanas e internacionales buscan profesionales capaces de transformar datos en decisiones estratégicas. Las tecnologías más demandadas incluyen Python, SQL, herramientas de visualización como Tableau y Power BI, y plataformas cloud como AWS y Google Cloud. La capacidad de contar historias con datos y comunicar insights de forma clara es tan importante como las habilidades técnicas.