Data Management Engineer Cloud ETL Sr

Ingeniero de Datos Big Data Habilidades Requeridas: Bases de Datos y SQL (Obligatorio)

Dominio avanzado de SQL. Experiencia en PostgreSQL, SQL Server, Oracle o bases de datos relacionales equivalentes. Optimización de consultas (query tuning) y rendimiento. Diseño de modelos y estructuras de datos. Gestión y procesamiento de grandes volúmenes de información. Experiencia en administración y explotación de Data Warehouses y Data Marts. Data Engineering y Python (Obligatorio)

Desarrollo avanzado en Python. Diseño e implementación de procesos ETL/ELT. Construcción y mantenimiento de Data Pipelines. Automatización de procesos de integración de datos. Desarrollo de transformaciones y validaciones de información. Implementación de buenas prácticas de calidad y gobierno de datos. Databricks y Procesamiento Distribuido (Prioridad Alta)

Experiencia sólida con Databricks. Desarrollo utilizando Apache Spark y PySpark. Procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos. Optimización de cargas y procesos de datos en entornos Big Data. Diseño de soluciones escalables de procesamiento masivo. Plataformas Cloud

Experiencia en Microsoft Azure. Azure Data Factory. Microsoft Fabric. Implementación y administración de soluciones de datos en la nube. Integración de servicios cloud para analítica y procesamiento de datos. Big Data y Arquitecturas Modernas

Experiencia con al menos una de las siguientes tecnologías: Apache Kafka Hadoop Cassandra MongoDB Redis Apache Flink Dask Experiencia en arquitecturas distribuidas y procesamiento en tiempo real o por lotes.

Habilidades Deseables:

Experiencia con AWS y sus servicios de datos. Conocimientos de Docker y Kubernetes. Experiencia con Data Lake, Lakehouse y arquitecturas modernas de datos. Conocimientos en DataOps y CI/CD para entornos de datos. Experiencia con herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Qlik Sense. Desarrollo de soluciones orientadas a Machine Learning y Advanced Analytics. Conocimiento en arquitectura de microservicios. Experiencia en gobierno, calidad y seguridad de datos. Certificaciones en Azure, AWS, Databricks o tecnologías Big Data. Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum, Kanban).

Responsabilidades

Diseñar, desarrollar y mantener arquitecturas de datos escalables y resilientes. Construir y optimizar pipelines de datos para entornos analíticos y operativos. Implementar procesos ETL/ELT de alta disponibilidad y rendimiento. Diseñar soluciones de integración de datos provenientes de múltiples fuentes. Desarrollar procesos de transformación y enriquecimiento de datos utilizando Python, Spark y Databricks. Optimizar el desempeño de consultas, bases de datos y procesos de carga.

Participar en el diseño e implementación de plataformas Big Data y ecosistemas analíticos. Implementar soluciones de procesamiento distribuido para grandes volúmenes de datos. Colaborar con equipos de BI, Analytics, Ciencia de Datos y áreas de negocio. Garantizar la calidad, integridad, disponibilidad y confiabilidad de la información. Implementar monitoreo, trazabilidad y automatización de procesos de datos. Aplicar mejores prácticas de seguridad, gobierno y gestión de datos.

Participar en iniciativas de modernización y migración de plataformas de datos hacia la nube. Documentar arquitecturas, desarrollos y estándares técnicos.

Idiomas Requeridos Inglés Intermedio Bajo Ubicación Presencial - CDMX