Data Engineering Manager — Cloud & AI Platform Lead

Walmart de México y Centroamérica; México; Presencial; MXN 1.200.000 - 2.100.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Walmart de México y Centroamérica busca un Data Engineering Manager para liderar un equipo de ingeniería de datos y garantizar pipelines robustos a escala. Se trabajará en arquitectura de datos distribuida, integración de IA y soluciones en tiempo real en un entorno omnicanal.

El rol combina liderazgo técnico y contribución hands-on con Python/Java/Scala, Spark, Hadoop y Kafka, en una plataforma cloud-native, con foco en gobernanza, observabilidad y FinOps.

Formación

• Mínimo 8 años de experiencia en ingeniería de software o datos.
• Al menos 3 años liderando equipos de ingeniería de forma directa y técnica.
• Sólida experiencia en sistemas distribuidos, Spark, Hadoop, Hive y SQL complejo.
• Dominio de Python, Java o Scala para producción.
• Arquitectura de datos y eventos en tiempo real con Kafka.
• Experiencia en entornos cloud y DevOps (CI/CD) para datos.
• Inglés profesional avanzado (C1/C2) para interacción global.

Responsabilidades

• Dirigir, inspirar y guiar a equipos de datos, Analytics y Software con liderazgo técnico.
• Diseñar, desarrollar y optimizar pipelines distribuidos de extremo a extremo.
• Definir la ruta técnica de la plataforma de datos y estructuras modernas (Lakehouse, Data Mesh, Lambda/Kappa).
• Garantizar calidad mediante observabilidad, linaje y cumplimiento de normas de seguridad.
• Monitorear costos y optimizar recursos en la nube (FinOps) para operaciones eficientes.
• Colaborar con Product Management y Data Science para traducir desafíos a productos de datos escalables.

Conocimientos

Liderazgo

Python

Java

Scala

SQL avanzado

Kafka

Spark

Hadoop

Arquitectura datos

Nube

Herramientas

Apache Spark

Hadoop

Hive

Databricks

dbt

Kafka

Descripción del empleo

Walmart de México y Centroamérica busca un Data Engineering Manager para liderar un equipo de ingeniería de datos y garantizar pipelines robustos a escala. Se trabajará en arquitectura de datos distribuida, integración de IA y soluciones en tiempo real en un entorno omnicanal.

El rol combina liderazgo técnico y contribución hands-on con Python/Java/Scala, Spark, Hadoop y Kafka, en una plataforma cloud-native, con foco en gobernanza, observabilidad y FinOps.