Ingeniero de Datos Senior – GCP

Capital Empresarial Horizonte; Benito Juárez; Híbrido; MXN 900.000 - 1.700.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Horario de Oficina

Esquema 100% nomina

Sueldo abierto a negociación

Prestaciones de Ley

Prestaciones superiores

Descripción de la vacante

Capital Empresarial Horizonte busca un Cloud Data Engineer para diseñar y mantener soluciones de Data Engineering en GCP, con énfasis en procesamiento de datos y arquitecturas de Data Lake/Warehouse. Requiere 3 años en desarrollo de soluciones de datos y experiencia con Python, SQL y PySpark.

El rol es híbrido en CDMX, Monterrey, Querétaro o Guadalajara, con interacción frecuente con stakeholders y equipos de BI, Cloud y DevOps. Oferta competitiva y oportunidades de crecimiento.

Formación

• Licenciatura o Ingeniería en Sistemas o afín; o experiencia práctica equivalente.
• Al menos 3 años de experiencia en desarrollo de algoritmos y procesamiento de datos.
• Al menos 3 años de experiencia con plataformas Cloud, preferentemente en proyectos orientados a clientes.
• Experiencia en desarrollo de software para procesamiento de datos.
• Conocimientos en almacenamiento y migración de datos.
• Habilidad para convertir requerimientos complejos en soluciones técnicas.
• Interacción con stakeholders técnicos y ejecutivos.
• Inglés fluido; portugués deseable.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener soluciones de Data Engineering escalables sobre GCP.
• Desarrollar procesos y algoritmos de procesamiento y transformación de datos con Python, SQL y PySpark.
• Diseñar Data Lake, Data Warehouse y Data Platform.
• Implementar soluciones usando BigQuery, Dataproc, Dataflow, Dataplex y Cloud Composer.
• Diseñar y ejecutar procesos Batch y Streaming.
• Desarrollar pipelines de datos con Kafka y Pub/Sub.
• Participar en migración, integración y modernización de datos.
• Colaborar con equipos de Data, Cloud, DevOps, BI y Desarrollo.
• Interaccionar con ejecutivos comunicando avances y decisiones de arquitectura.
• Documentar arquitecturas y procesos implementados.
• Contribuir a mejoras continuas y modernización de plataformas.

Conocimientos

Python

SQL

PySpark

Data pipelines

Data transformation

Educación

Licenciatura / Ingeniería en Sistemas, Computación, Informática, Matemáticas, Ingeniería o carrera afín

Herramientas

Google Cloud Platform (GCP)

BigQuery

Dataproc

Dataflow

Dataplex

Cloud Composer

Databricks

Snowflake

PostgreSQL

SQL Server

Oracle

Kafka

Pub/Sub

GKE

Kubernetes

Terraform / Infrastructure as Code

CI/CD

GitHub Actions

GitLab

Azure DevOps

Jenkins

Linux / Bash

MongoDB

Cassandra

HBase

DynamoDB

Redis

Google Bigtable

Looker

Power BI

Tableau

QlikSense

QlikView

Descripción del empleo

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, Querétaro 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

• Cloud: Google Cloud Platform (GCP)
• Data Engineering: Python, SQL, PySpark
• Procesamiento de datos Batch y Streaming.
• Arquitecturas de Data Platform, Data Lake y Data Warehouse.
• Servicios GCP: BigQuery, Dataproc, Dataflow, Dataplex, Cloud Composer
• Data & Analytics: Databricks, Snowflake
• Bases de datos relacionales: PostgreSQL, SQL Server, Oracle
• Streaming / Event Processing: Kafka, Google Pub/Sub

Conocimientos deseables

• Será considerado un plus contar con experiencia en: 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: Se valorará experiencia con bases de datos NoSQL como: MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, Redis, Google Bigtable
• Experiencia con herramientas de Business Intelligence: 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)