Sr Data Engineer - Data Platform

Koltin; México; A distancia; MXN 1.000.000 - 1.600.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Crecimiento profesional

Asistencia médica privada

TotalPass

Personal leave 9 días/año

Seguro de Gtos. Médicos Mayores

Equipo de trabajo

Apoyo mensual de 700 MXN al sueldo

Apoyo 2,500 MXN tras periodo de prueba

Descripción de la vacante

Koltin busca un Sr. Data Engineer para liderar la ingesta, orquestación e infraestructura de datos en su Data Platform. Diseñarás, construirás y operarás pipelines que alimentan el warehouse y productos, con foco en confiabilidad y escalabilidad.

Trabajarás con Analytics Engineering y ML, estableciendo estándares, CI/CD y buenas prácticas. Se valora experiencia en AWS y visión estratégica de datos para anticipar preguntas y entregar predicciones en producto.

Formación

• 5+ años en data engineering, con al menos 2 funcionando como Sr. Data Engineer o referente técnico de plataforma.

Responsabilidades

• Diseñar y operar la ingesta de datos (Airbyte, APIs, CDC) con cargas incrementales e historia.
• Ser dueño de la orquestación (Dagster o Airflow) con dependencias, reintentos y backfills.
• Construir pipelines de producción (batch y near real-time) orientados a eventos.
• Garantizar calidad y observabilidad (checks, alertas, lineage, monitoreo).
• Evolucionar la arquitectura en la nube (AWS: RDS, Redshift, Lambda, S3).
• Aplicar prácticas de ingeniería a los datos (Git, PRs, testing, CI/CD).
• Habilitar a Analytics Engineering y ML con datos crudos confiables para modelos.
• Mentorear al equipo y dejar estándares duraderos.

Conocimientos

Python

Dagster/Airflow

SQL avanzado

dbt

AWS

Git

CI/CD

Observabilidad

Mentoría

Comunicación con negocio

Herramientas

Airbyte

Fivetran

Dagster

Airflow

dbt

PostgreSQL

Redshift

Snowflake

Descripción del empleo

Sobre nosotros

En Koltin, estamos rediseñando la forma en que cuidamos a nuestros papás, mamás, abuelos y abuelas, con el objetivo de ayudarles a mantenerse saludables, activos e independientes durante el mayor tiempo posible. Lo hacemos a través de nuestras membresías de salud, que integran:

• Atención clínica enfocada en la prevención
• Cobertura médica de gastos mayores
• Programas de bienestar y comunidad

Somos la primera empresa en México que protege a personas adultas mayores, desde los 50 hasta los 84 años. Estamos creciendo rápidamente en todo el país, con un propósito claro: transformar la experiencia de salud para las Grandes Personas, haciéndola más humana, accesible y digna.

El rol

Buscamos un(a) Sr. Data Engineer para el equipo de Data Platform: la persona que se hace dueña de cómo se mueven los datos. Vas a diseñar, construir y operar los pipelines, la ingesta y la orquestación que hacen que cada dato llegue completo, a tiempo y confiable al warehouse, y de ahí al producto.

Es un rol senior y hands-on: defines la arquitectura de la plataforma, pones la vara de ingeniería (confiabilidad, observabilidad, CI/CD) y mentoreas al equipo. Trabajas de la mano con Analytics Engineering, que construye el modelado y los contratos de datos sobre lo que tú habilitas.

Nuestra ambición: pasar de responder bien lo que ya se pregunta, a anticipar la pregunta, y de ahí a modelos predictivos corriendo en producto. Este rol construye los cimientos que hacen ese salto escalable.

Responsabilidades

• Diseñar y operar la ingesta. Conectores administrados y custom (Airbyte, APIs, CDC) para fuentes clínicas, comerciales y operativas, con cargas incrementales, idempotentes y con manejo de historia.
• Ser dueño(a) de la orquestación. Workflows en Dagster con Python: dependencias, reintentos, backfills, SLAs y assets bien definidos.
• Construir pipelines de producción. Procesos batch y near real-time, orientados a eventos cuando haga sentido, que reemplacen procesos manuales y escalen sin reescribirse.
• Garantizar calidad y observabilidad. Checks de datos en cada capa, alertas, lineage y monitoreo: que las anomalías nos avisen antes de que alguien las reporte.
• Evolucionar la arquitectura en la nube. Infraestructura en AWS (PostgreSQL/RDS, Lambda, S3, serverless) con desempeño, costo y seguridad en la cabeza.
• Llevar prácticas de ingeniería a los datos. Git, PRs, testing, CI/CD, templates y componentes reutilizables que suban la velocidad del equipo (DevEx).
• Habilitar a Analytics Engineering, Data Science y ML. Datos crudos confiables para los modelos en dbt, datasets de entrenamiento y pipelines que lleven predicciones de regreso al producto.
• Subir la vara del equipo. Code review, pairing y mentoría técnica; estándares que se sostienen sin ti en la sala.

Lo que buscamos

• 5+ años en data engineering, con al menos 2 operando como Sr. Data Engineer o referente técnico de plataforma.
• Python para pipelines en producción. ETL/ELT, automatizaciones y servicios de datos, aplicando Git, PRs/code review, testing y CI/CD.
• Orquestación. Experiencia real con Dagster o Airflow, idealmente habiendo desplegado o migrado un orquestador desde cero.
• Ingesta. Herramientas administradas (Airbyte, Fivetran o equivalente) y conectores custom contra APIs; cargas incrementales, idempotencia y manejo de historia.
• SQL avanzado y bases de datos. PostgreSQL y/o un warehouse analítico (Redshift, Snowflake, BigQuery), optimizando desempeño y costo.
• Transformaciones con dbt o equivalente, entendiendo cómo la ingesta y el modelado se contratan entre sí.
• Cloud, preferentemente AWS. RDS, Redshift, Lambda, S3 y arquitecturas serverless (SAM o similar).
• Confiabilidad y observabilidad. Data quality checks, monitoreo y alertas (Datadog, Grafana o equivalente) en sistemas que no se pueden caer.
• Modernización. Haber llevado procesos legacy o manuales a infraestructura cloud-native escalable.
• Comunicación con negocio y producto. Traducir una necesidad ambigua en una solución de datos y explicar sus trade-offs.
• Haber mentoreado a otros ingenieros y dejado estándares que sobrevivieron.
• Español nativo e inglés profesional (documentación y herramientas en inglés).

Suma puntos

• Infraestructura como código (Terraform, Pulumi o CDK).
• Arquitecturas orientadas a eventos y microservicios; APIs de datos con FastAPI, REST o GraphQL.
• Streaming o procesamiento en tiempo real para métricas operativas.
• Big Data / OLAP (Vertica, Redshift, Snowflake) sobre volúmenes grandes.
• Certificaciones de AWS, Dagster o Snowflake.
• Experiencia con datos clínicos o de salud y requerimientos de privacidad y cumplimiento.
• Haber habilitado Data Science / ML: datasets de entrenamiento, features reutilizables, predicciones servidas al producto.
• Contexto de startup en crecimiento: ambigüedad alta, poca burocracia, prioridades que se mueven.

Valores

• Medimos el trabajo por impacto, no por horas.
• Proactividad y productividad son igual de importantes.
• Rapidez ≠ velocidad (buscamos velocidad con dirección intencionada).
• Constancia y congruencia (alinear lo que hacemos con lo que Koltin y las GPs necesitan).
• Honrar el proceso (el proceso importa tanto como el resultado).

Como trabajamos

• La plataforma es un producto. Sus usuarios son Analytics, Data Science y los equipos de negocio; la medimos por confiabilidad y por lo que habilita.
• Todo request deja capacidad detrás. Cada integración nueva viene con tests, monitoreo y documentación que evitan resolverla de nuevo.
• Los datos viven en el dominio que les importa. Data se acerca al equipo, no al revés.
• Ownership real. Poca jerarquía, criterio propio y espacio para decidir cómo se construyen las cosas.

Que NO es este rol

• No es un rol de BI ni de dashboards: el corazón del trabajo es ingesta, orquestación e infraestructura.
• No es un rol de soporte de queries ni de extracciones ad hoc.

Stack

PostgreSQL · dbt · Dagster · Airbyte · Python · AWS · Omni · Hex · Git / GitHub Actions · Slack · Notion · Claude

Beneficios a colaboradores en México:

• Acceso a herramientas y beneficios para tu crecimiento profesional, como cursos, talleres, libros, etc.
• Asistencia médica privada por videollamada (médico general, nutriólogo y psicólogo) ilimitado para ti y 3 familiares
• Acceso a herramientas para tu cuidado físico (TotalPass)
• 9 días adicionales de personal leave por ley al año
• Seguro de Gastos Médicos Mayores
• Equipo necesario para hacer tu trabajo
• Apoyo mensual de $700 pesos adicionales al sueldo mensual
• Apoyo de $2,500 por ocasión única tras periodo de prueba