Cloud Data Engineer

Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:

Cloud Data Engineer

Ingles conversacional obligatorio

Trabajo en esquema hibrido en CDMX, Monterrey, Quereataro o Guadalajara

Requisitos

• Licenciatura / Ingeniería en Sistemas, Computación, Informática, Matemáticas, Ingeniería o carrera afín, o experiencia práctica equivalente.
• Mínimo 3 años de experiencia en desarrollo de algoritmos y soluciones de procesamiento de datos.
• Al menos 3 años de experiencia trabajando con plataformas Cloud , preferentemente en proyectos orientados a clientes.
• Experiencia práctica desarrollando software para procesamiento de datos.
• Experiencia en implementación y operación de infraestructura de almacenamiento de datos.
• Experiencia en estrategias de migración de datos .
• Capacidad para analizar requerimientos complejos y convertirlos en soluciones y arquitecturas técnicas.
• Experiencia interactuando con stakeholders técnicos y ejecutivos.
• Inglés fluido — indispensable.
• Portugués — deseable.

Tecnologías indispensables

• Google Cloud Platform (GCP)

• Python
• SQL
• PySpark
• Procesamiento de datos Batch y Streaming.
• Arquitecturas de Data Platform, Data Lake y Data Warehouse.

• BigQuery
• Dataproc
• Dataflow
• Dataplex
• Cloud Composer

• Databricks
• Snowflake

• PostgreSQL
• SQL Server
• Oracle

• Kafka
• Google Pub/Sub

Conocimientos deseables

• Scala
• Apache Beam
• Hadoop
• Terraform / Infrastructure as Code
• CI/CD y DevOps
• GitHub Actions
• GitLab
• Azure DevOps
• Jenkins
• Linux / Bash
• Máquinas virtuales
• GKE
• Kubernetes
• Inteligencia Artificial / Machine Learning
• LLMs / Generative AI
• MLOps

Bases de datos y herramientas analíticas

• MongoDB
• Cassandra
• HBase
• DynamoDB
• Redis
• Google Bigtable

• Looker
• Power BI
• Tableau
• QlikSense
• QlikView

Principales responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener soluciones de Data Engineering escalables sobre GCP.
• Desarrollar procesos y algoritmos para procesamiento y transformación de datos utilizando Python, SQL y PySpark .
• Diseñar arquitecturas de Data Lake, Data Warehouse y Data Platforms .
• Implementar soluciones utilizando servicios como BigQuery, Dataproc, Dataflow, Dataplex y Cloud Composer.
• Diseñar e implementar procesos de procesamiento Batch y Streaming .
• Desarrollar pipelines de datos utilizando tecnologías como Kafka y Pub/Sub .
• Participar en proyectos de migración, integración y modernización de datos.
• Diseñar estrategias para almacenamiento, procesamiento y disponibilidad de información.
• Trabajar con bases de datos relacionales y NoSQL.
• Integrar plataformas analíticas como Databricks y Snowflake .
• Implementar procesos de automatización, CI/CD e infraestructura como código cuando aplique.
• Monitorear y optimizar procesos de datos para mejorar rendimiento, disponibilidad y costos.
• Participar en troubleshooting y resolución de problemas en ambientes productivos.
• Colaborar con equipos de Data, Cloud, DevOps, BI, Desarrollo y otras áreas técnicas.
• Analizar requerimientos de negocio y convertirlos en soluciones técnicas y arquitecturas de datos.
• Interactuar con stakeholders técnicos y ejecutivos, comunicando avances, riesgos y decisiones de arquitectura.
• Documentar arquitecturas, procesos, pipelines y soluciones implementadas.
• Participar en iniciativas de mejora continua y modernización de plataformas de datos.

Ofrecemos

• Horario de Oficina
• Esquema 100% nomina
• Sueldo abierto a negociación de acuerdo a experiencia
• Prestaciones de Ley
• Prestaciones superiores (SGMM familiar, SV 1 millón, Vales de despensa, 30 días de aguinaldo, PTU)