Data Engineer

Modalidad

Híbrido (oficina en Mérida, Yucatán)

Horario flexible orientado a resultados

Sobre el rol

Buscamos un
Data Engineer / Analytics Engineer MID o Senior
capaz de
convertir datos operativos en información útil para el negocio
, diseñando
flujos de datos eficientes, escalables y confiables
, que permitan la creación de
dashboards, reportes e indicadores claros para la toma de decisiones
.

La persona será responsable de
integrar, transformar y optimizar datos
provenientes de múltiples sistemas y bases de datos (MariaDB, PostgreSQL, Mixpanel y BigQuery), asegurando que la información sea
consistente, accesible y de alto rendimiento
, sin generar cuellos de botella ni afectar la operación de los sistemas productivos.

El foco no es solo "mover datos", sino
darles valor
, estructurarlos correctamente y habilitar su consumo por herramientas de BI y usuarios no técnicos.

Con una
mentalidad moderna
, que utilice
herramientas de IA de forma inteligente y profesional
para potenciar su trabajo y el del equipo, integrando la IA como una
extensión de su criterio técnico
.

Objetivo principal del rol

Diseñar y mantener una
capa de datos analítica
que permita explotar la información existente de forma eficiente, confiable y escalable, habilitando dashboards y reportes útiles para clientes y equipos internos.

Perfil esperado según experiencia

MID

·      2–3 años de experiencia comprobable

·      Diseña pipelines funcionales

·      Optimiza consultas existentes

·      Construye datasets listos para BI

·      Ejecuta con supervisión ligera

Senior

· años de experiencia comprobable

·      Diseña arquitectura de datos

·      Define estándares y mejores prácticas

·      Anticipa problemas de performance

·      Traduce necesidades de negocio a modelos de datos

·      Toma decisiones técnicas estratégicas

Responsabilidades

·      Diseñar
pipelines de ingestión, transformación y consumo de datos

·      Integrar datos desde múltiples fuentes:

o  MariaDB

o  PostgreSQL

·      APIs u otros orígenes

·      Diseñar modelos de datos analíticos (hechos y dimensiones)

·      Optimizar consultas
SQL y NoSQL
para análisis y reporting

·      Crear vistas, tablas agregadas y estructuras optimizadas para BI

·      Diseñar, documentar, apoyar y/o mantener
data warehouses y/o data lakes

·      Evitar impacto en sistemas transaccionales (performance y aislamiento)

·      Garantizar calidad, consistencia y trazabilidad de los datos

·      Colaborar con negocio y producto para definir métricas e indicadores

·      Soportar dashboards e informes consumidos por clientes finales

·      Detectar y resolver cuellos de botella en flujos de datos

·      Documenta el diseño de sus flujos y propone arquitecturas.

Habilidades blandas (muy importantes)

·      Pensamiento analítico

·      Orientación a negocio

·      Comunicación clara (datos → decisiones)

·      Autonomía y autocritica

·      Capacidad de priorización

·      Proactivo y con sentido de la responsabilidad

·      Mentalidad de eficiencia y calidad

·      Experiencia trabajando bajo
esquemas ágiles

Requisitos técnicos

·      Manejo de control de versiones: Git, Github y Gitflow

Bases de datos y consultas

·      Dominio sólido de
SQL

·      Experiencia con:

·      
PostgreSQL

·      
MariaDB / MySQL

·      Optimización de queries, índices y agregaciones

·      Conocimiento de
NoSQL
(deseable)

Data Engineering

·      Diseño de
ETL / ELT pipelines

·      Transformación de datos (batch y/o near-real-time)

·      Manejo de grandes volúmenes de datos

·      Experiencia con:

·      Data Warehouses

·      Data Lakes

·      Conocimiento de modelado analítico (star schema, snowflake, etc.)

BI / Analytics

·      Experiencia creando datasets para dashboards

·      Integración con herramientas de BI (Superset, Power BI, Looker, etc.)

·      Diseño de métricas claras para usuarios no técnicos

Infraestructura / Performance

·      Diseño de flujos escalables

·      Prevención de cuellos de botella

·      Separación de cargas analíticas vs transaccionales

·      Conocimiento básico de cloud (AWS / GCP / Azure)

Requisitos deseables

·      Experiencia con
Apache Superset

·      Manejo de materialized views

·      Automatización de pipelines

·      Experiencia en sistemas multi-tenant

·      Control de costos y eficiencia de recursos

·      Data governance y buenas prácticas