Líder de Datos Senior — Híbrido - CDMX — Tech - AWS, Data Lake, Data
Sobre la vacante
Se busca un Líder de Datos Senior para un rol estratégico enfocado en crear y escalar la plataforma de datos, con ownership técnico y participación directa en decisiones de arquitectura de datos. Modalidad híbrida de lunes a viernes en Anzures, Miguel Hidalgo (CDMX). Responsabilidades clave incluyen: arquitectura de datos, Data Lake/Data Warehouse, gobierno y calidad de datos, pipelines escalables en AWS y liderazgo técnico. Perfil requerido: +5 años en datos, experiencia liderando iniciativas, AWS, SQL avanzado, ETL/ELT y enfoque hands-on.
¿Por qué deberías aplicar?
Este es un rol de impacto directo donde definirás la estrategia de datos de la empresa desde cero. Tendrás ownership técnico completo, participarás en decisiones clave de arquitectura y escalarás una plataforma que será el corazón de la organización. Es una oportunidad única para crecer como líder técnico en un entorno desafiante y colaborativo, con exposición a tecnologías de vanguardia en la nube y un equipo apasionado por los datos.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Técnicas: Arquitectura de datos, AWS (S3, Redshift, Glue, Lambda), SQL avanzado, ETL/ELT, Data Lake/Data Warehouse, gobierno de datos
- Soft skills: Liderazgo técnico, comunicación efectiva, pensamiento estratégico, capacidad de mentoring, enfoque hands-on
Tips prácticos para este puesto
- Prepara ejemplos concretos de proyectos donde hayas liderado la arquitectura de datos desde cero o escalado plataformas existentes
- Demuestra tu experiencia con casos reales de gobierno de datos, calidad y pipelines en AWS
- Enfócate en mostrar cómo tu liderazgo técnico impactó en métricas de negocio o eficiencia operativa
Recursos recomendados
- Tools: AWS Data Analytics services, Apache Airflow, dbt, Snowflake, Databricks
- Documentación: AWS Well-Architected Framework para Data Analytics, libros como "Designing Data-Intensive Applications" de Martin Kleppmann
- Influencers: Follow en LinkedIn a expertos en data como Zhamak Dehghani (Data Mesh), Maxime Beauchemin (Creator of Airflow)
- Cursos: AWS Certified Data Analytics, cursos de arquitectura de datos en Coursera o edX
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- "Describe cómo diseñarías una plataforma de datos desde cero para una empresa en crecimiento" - Tip: Enfócate en escalabilidad, gobierno, costos y cómo priorizarías fases
- "¿Cómo manejas conflictos entre equipos sobre estándares de datos o calidad?" - Tip: Muestra enfoque colaborativo, establecimiento de SLAs y métricas claras
- "¿Qué métricas usarías para medir el éxito de una plataforma de datos?" - Tip: Incluye tiempo de entrega de datos, calidad (error rates), costos, adopción por equipos de negocio
Rango salarial estimado (LATAM)
Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual:
| Nivel | Rango mensual USD |
|---|---|
| Mid | $3,500 - $5,500 |
| Senior | $5,500 - $8,500 |
| Lead/Principal | $8,500 - $12,000+ |
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: Falta de claridad en el roadmap de datos - Pregunta en la entrevista sobre los próximos 6-12 meses de la plataforma y cómo se alinea con objetivos de negocio
- Bandera roja 2: Equipo de datos subdimensionado o sin apoyo ejecutivo - Investiga antes el tamaño del equipo, reporting structure y presupuesto asignado
- Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre hands-on vs liderazgo - Señal de advertencia común en este rol: preguntar específicamente qué porcentaje del tiempo será técnico vs estratégico/administrativo
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.
