Software enginner | Data Engineer

CRH Talento en IT; Ciudad de México; Híbrido; MXN 725.400 - 892.800; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Contrato directo con cliente 100% nómina

Prestaciones de ley

Beneficios médicos

Caja de ahorro

Programas de guarderías

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología está buscando un Software Engineer | Data Engineer para unirse a su equipo en Ciudad de México. El candidato ideal debe tener experiencia en desarrollo de software y datos, específicamente con Python y GCP. Se ofrece un salario competitivo y la oportunidad de trabajar de forma híbrida, asistiendo al sitio 3 veces a la semana. Los beneficios incluyen contrato directo, prestaciones de ley y más.

Formación

• 2-3 años de experiencia en ingeniería de software y datos.
• Experiencia con marcos web como FastAPI o Flask.
• Familiaridad con plataformas en la nube, especialmente GCP.

Responsabilidades

• Diseñar y mantener pipelines ETL/ELT utilizando Python y GCP.
• Implementar APIs RESTful con principios sólidos de arquitectura.
• Colaborar con diferentes equipos para traducir requerimientos en soluciones técnicas.

Conocimientos

Python

SQL

JavaScript

Flask

Git

GCP

ETL/ELT

Educación

Licenciatura en Informática o campo técnico relacionado

Herramientas

FastAPI

Dataflow

BigQuery

Descripción del empleo

Overview

MX$65,000.00/mo - MX$80,000.00/mo

En CRH Talento en IT, estamos en búsqueda de Software enginner | Data Engineer para laborar de forma híbrida. Ubicación: Naucalpan, Estado de México. (se asiste 3 veces a la semana en sitio)

Beneficios

• Contrato directo con cliente 100% nómina
• Prestaciones de ley, SGMM
• Beneficios médicos
• Caja de ahorro
• programas de guarderías
• Entre otros más...

Requisitos

Indispensable: Licenciatura en Informática, Ingeniería o un campo técnico relacionado (o experiencia práctica equivalente), concluida (contar con el 100% de créditos o título y cédula)

• 2-3 años de experiencia profesional demostrando capacidades tanto en ingeniería de software como en ingeniería de datos.
• Es esencial experiencia en Python con marcos web (p. ej., FastAPI, Flask) para el desarrollo de API/backend y bibliotecas para la manipulación de datos (p. ej., Pandas).
• Familiaridad con JavaScript y/o TypeScript, Next.js, React o Vue.
• Familiaridad con prácticas TANTO con SQL como con NoSQL.
• Acercamiento a la construcción y consumo APIs RESTful. Comprensión de los principios de diseño de API y las mejores prácticas.
• Acercamiento con plataformas en la nube, particularmente GCP. La familiaridad con una mezcla de servicios de GCP es ideal (por ejemplo, BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Cloud Run, Pub/Sub). Un plus: AWS/Azure.
• Uso de Git y flujos de trabajo de control de versiones.
• Acercamiento con fundamentos de desarrollo de software: pruebas automatizadas (unidad, integración), conceptos de CI/CD, depuración.
• Familiaridad con conceptos de almacenamiento de datos, patrones ETL/ELT y modelado básico de datos.

Qué harás

• Desarrollo de Plataforma de Datos: Diseño y mantenimiento de pipelines ETL/ELT utilizando Python y herramientas de GCP como Dataflow, BigQuery y Cloud Composer / Airflow.
• Gestión eficiente de almacenamiento en bases de datos SQL, NoSQL, almacenamiento en la nube y data lakes/warehouses sobre GCP.
• Desarrollo de Servicios Backend y APIs: Implementación de APIs RESTful y microservicios escalables con Python (FastAPI, Flask) o Go, siguiendo principios sólidos de arquitectura de software.
• Aplicación de prácticas de ingeniería como pruebas automatizadas, documentación técnica y flujos de CI/CD.
• Contribuciones al Desarrollo de Software: Participación activa en el ciclo completo de desarrollo: desde el diseño hasta el despliegue. Desarrollo de herramientas internas, integraciones entre sistemas y componentes para aplicaciones full-stack y nativas en la nube.
• Calidad y Gobernanza de Datos: Implementación de mecanismos de monitoreo, validación y alertas para asegurar la integridad y fiabilidad de los datos. Apoyo en el modelado de datos y en prácticas de gobernanza de datos empresariales.
• Colaboración Interfuncional: Trabajo conjunto con ingenieros de software, analistas de datos, PMs y stakeholders del negocio para traducir requerimientos en soluciones técnicas efectivas.