Python Data Engineer

Trabaja en DaCodes

Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto.

Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en la tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de +220 talentosos #DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, logrando resultados sobresalientes.

En DaCodes, tendrás la oportunidad de impulsar tu desarrollo profesional, trabajar en diversos proyectos dentro de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de infraestructuras en la nube.

Nuestros DaCoders tienen un gran impacto en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás el experto que participará en nuestros proyectos y tendrás acceso a startups disruptivas y marcas globales.

Requirements

La posición se orienta principalmente al área de ingeniería de datos, no tanto a ciencia de datos.
El rol implica alta versatilidad técnica: cada proyecto puede requerir actividades distintas, desde automatización de reportes hasta mantenimiento de Data Lakes o desarrollo de microservicios con Python.

Ejemplos de tareas:

• Automatización de procesos y reportes.
• Creación y mantenimiento de APIs REST (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE).
• Desarrollo de microservicios y herramientas internas (por ejemplo, apps en Flask para conversión de URLs en QR codes).
• Limpieza, clasificación y procesamiento de datos.
• Conexión y orquestación de datos en Microsoft Fabric o Data Lakes.
• Scraping web y almacenamiento de datos en SQL.
• Apoyo a áreas de Analytics mediante endpoints o APIs.
  

• Experiencia de 3+ años en desarrollo backend o ingeniería de datos con Python.
• Conocimiento sólido en bases de datos SQL (consultas, estructuras y conexión desde APIs).
• Capacidad para desarrollar soluciones end-to-end, desde la extracción hasta la exposición de datos.
• Experiencia en automatización de procesos o desarrollo de herramientas internas.
• Habilidad para trabajar en entornos colaborativos, adaptándose a distintas necesidades técnicas.
• Deseable experiencia con Microsoft Fabric o herramientas similares (Synapse, Azure Data Lake).
• Deseable conocimiento de Databricks (no requerido inicialmente).
• Deseable familiaridad con librerías de análisis y ML en Python (pandas, scikit-learn, numpy, etc.).
• Inglés intermedio para lectura técnica y comunicación básica con el equipo.
• Perfil autodidacta, adaptable y en búsqueda de estabilidad, orientación a proyectos de largo plazo

• Python avanzado, con dominio de librerías de análisis de datos, automatización y scraping.
  • Frameworks: Flask, FastAPI o similares.
• Desarrollo de APIs (RESTful) y microservicios.
• Bases de datos SQL (lectura, escritura, estructuración de datos).
• Automatización de procesos (scripts, ETL ligeros, robots).
  • Cloud / Data: Microsoft Fabric (deseable), Azure Synapse, Data Lakes, Databricks (plus).
• Versionamiento (Git, GitHub o similar).
• Experiencia en proyectos productivos con Flask o frameworks similares.
  
  

Deseables / a desarrollar:

• Conocimiento de Microsoft Fabric ideal si tiene conocimiento previo con Synapse (deseable, no obligatorio de entrada).
• Familiaridad con Data Lakes.
• Experiencia o interés en Databricks.
• Conocimientos básicos de Machine Learning aplicado a clasificación.

Benefits

Integración a marcas globales y startups disruptivas.
Trabajo remoto/Home office.
En caso de requerir modalidad híbrida o presencial, serás informado desde la primera sesión.
Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
Trabajo de lunes a viernes.
Día off en tu cumpleaños.
Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).
Seguro de vida (aplica para México).
Equipos de trabajo multiculturales.
Acceso a cursos y certificaciones.
Meetups con invitados especiales del área de IT.
Eventos virtuales de integración y grupos de interés.
Clases de inglés.
Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.
Orgullosamente certificados como Great Place to Work.