Data Engineering Lead

adlytics GmbH; Región Centro; Híbrido; MXN 900.000 - 1.200.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Horario de Oficina

Nómina fija

Prestaciones de Ley

Prestaciones superiores (SGMM familiar

SV 1 millón

Vales de despensa

30 días de aguinaldo

PTU

Descripción de la vacante

adlytics GmbH en CDMX/GDL busca un Data Lead para liderar la arquitectura y la implementación de soluciones de Data Engineering a nivel empresarial, con foco en Databricks Delta Lake y pipelines en Airflow.

Trabajará en un esquema híbrido, integrando APIs, gobernanza de datos, calidad y observabilidad con Datadog, sobre AWS, desarrollando modelos con Python, SQL y dbt.

Formación

• 10+ años de experiencia en Data Engineering / Data Platform.
• Experiencia hands-on en Databricks (Delta Lake, workflows, DAG).
• Experiencia en Apache Airflow / Astronomer.
• Conocimiento de Python, SQL, dbt y AWS.
• Experiencia comprobable en CI/CD (Harness, GitHub Actions, Azure DevOps).
• Gobernanza de datos, linaje, metadatos y calidad de datos.

Responsabilidades

• Liderar la arquitectura, desarrollo e implementación de soluciones Data Engineering a nivel empresarial.
• Construir y mantener workflows y pipelines con Databricks y Airflow / Astronomer.
• Desarrollar transformaciones de datos con Python, SQL y dbt sobre AWS.
• Diseñar e implementar pipelines CI/CD con Harness, GitHub Actions o Azure DevOps.
• Implementar gobernanza de datos, linaje y calidad de datos; integrar Data Marketplace.

Conocimientos

Databricks

Apache Airflow

Astronomer

Python

SQL

dbt

AWS

CI/CD

Harness

GitHub Actions

Azure DevOps

Data Governance

Data Quality

Data Masking

Data Marketplace

APIs

Datadog

Herramientas

Databricks

Airflow

Astronomer

Harness

GitHub Actions

Azure DevOps

Datadog

dbt

AWS

AccessCentral APIs

Descripción del empleo

• Databricks (Delta Lake, workflows, DAG).
• Apache Airflow / Astronomer.
• Python, SQL, dbt, AWS.

Data Lead

Para laborar en CDMX/ GDL en esquema híbrido.

Requisitos

Indispensables

• 10+ años de experiencia en roles de Data Engineering / Data Platform .
• Experiencia sólida y hands-on en:
• Databricks (Delta Lake, workflows, DAG).
• Apache Airflow / Astronomer.
• Python, SQL, dbt, AWS.
• Experiencia comprobable implementando frameworks de CI/CD (Harness, GitHub Actions, Azure DevOps).
• Comprensión profunda de:
• Gobernanza de datos (catálogos, linaje, contratos, metadatos).
• Técnicas de calidad de datos ( Data Quality ) y enmascaramiento de datos ( Data Masking ).
• Plataformas de datos empresariales y ecosistemas de Data Marketplace .
• Experiencia en integraciones basadas en APIs (ej. sistemas de derechos/acceso como AccessCentral ).
• Manejo de herramientas de monitoreo y observabilidad (ej. Datadog ).

Responsabilidades

• Liderar la arquitectura, desarrollo e implementación de soluciones de Data Engineering y Data Platform a nivel empresarial.
• Construir y mantener workflows, DAGs y pipelines de procesamiento con Databricks (Delta Lake) y Apache Airflow / Astronomer.
• Desarrollar y optimizar modelos y transformaciones de datos utilizando Python, SQL, dbt sobre infraestructura en AWS.
• Diseñar e implementar pipelines automatizados de CI/CD utilizando Harness, GitHub Actions o Azure DevOps.
• Implementar estrategias y controles de gobernanza de datos, linaje, contratos de datos, metadatos, calidad de datos y técnicas de enmascaramiento ( masking ).
• Arquitectar e integrar plataformas empresariales de datos y ecosistemas de Data Marketplace .
• Diseñar e implementar integraciones basadas en APIs con sistemas de entitlement (ej. AccessCentral).
• Configurar, supervisar y mantener la observabilidad y monitoreo continuo de las plataformas con herramientas como Datadog.

Ofrecemos

• Horario de Oficina
• Esquema 100% nómina
• 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)