Data Platform Engineer — Remoto - LATAM — Tech Startup - Data Infrastructure, Analytics, Cloud
Sobre la vacante
Strider está buscando un Data Platform Engineer para unirse a su equipo en un entorno 100% remoto en LATAM. Este rol se enfoca en diseñar y escalar infraestructura de datos para impulsar productos analíticos de alto impacto. Es una oportunidad ideal para profesionales apasionados por la ingeniería de datos y la arquitectura de plataformas escalables.
¿Por qué deberías aplicar?
Trabajarás en una startup tech donde tu contribución será clave para el desarrollo de productos de datos que generan valor real. Aprenderás a construir y optimizar sistemas de datos a gran escala, colaborando con equipos multidisciplinarios en un ambiente innovador. Esta posición te permitirá crecer profesionalmente en un sector de alta demanda, con exposición a tecnologías modernas y proyectos desafiantes.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Habilidades técnicas: Diseño de infraestructura de datos, escalabilidad de sistemas, arquitectura cloud, pipelines de datos, herramientas de analytics.
- Soft skills: Pensamiento analítico, colaboración en equipos remotos, comunicación efectiva, adaptabilidad a entornos dinámicos.
Tips prácticos para este puesto
- Enfócate en demostrar experiencia con escalabilidad de datos y arquitecturas cloud en tu portafolio o entrevistas.
- Investiga sobre las tendencias actuales en plataformas de datos y herramientas de analytics para destacar tu conocimiento.
- Prepara ejemplos concretos de proyectos donde hayas diseñado o optimizado infraestructuras de datos.
Recursos recomendados
- Tools: Apache Spark, AWS Data Pipeline, Google Cloud Dataflow, Databricks.
- Documentación: Guías de arquitectura de datos de AWS y Google Cloud.
- Influencers: Seguir a expertos en LinkedIn como Bill Inmon o Martin Fowler para insights sobre ingeniería de datos.
- Cursos: "Data Engineering on Google Cloud" en Coursera o "AWS Certified Data Analytics" en Udemy.
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- Pregunta 1: "Describe una arquitectura de datos que hayas diseñado para escalar." Tip: Explica claramente los componentes, decisiones técnicas y resultados medibles.
- Pregunta 2: "¿Cómo manejas la calidad y consistencia de los datos en pipelines complejos?" Tip: Menciona herramientas de monitoreo y estrategias de validación.
- Pregunta 3: "¿Qué experiencia tienes con tecnologías cloud para data platforms?" Tip: Detalla proyectos específicos con AWS, GCP o Azure, incluyendo métricas de rendimiento.
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 - $8,000 |
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 los objetivos del proyecto de datos. Qué preguntar en la entrevista: "¿Cuáles son los KPIs clave para esta plataforma de datos?"
- Bandera roja 2: Infraestructura desactualizada o sin planes de modernización. Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews de la empresa en sitios como Glassdoor o pregunta sobre su stack tecnológico actual.
- Bandera roja 3: Equipo pequeño sin soporte para escalabilidad. Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si mencionan que eres el único responsable de toda la plataforma, podría indicar sobrecarga de trabajo.
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.