Senior Data Engineer - Snowflake & dbt | Remoto México y LATAM

DaCodes; United States; A distancia; USD 60.000 - 110.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Trabajo remoto/Home office

Día off en tu cumpleaños

Seguro de gastos médicos mayores (aplí

Descripción de la vacante

DaCodes busca un Senior Data Engineer para construir y operar soluciones en Snowflake, convertir necesidades de negocio en datos confiables y entregas funcionales. Formarás parte del equipo de ingeniería en un proyecto de integración de fuentes y construcción de un almacén de datos, que habilitará reportes, indicadores y consultas en lenguaje natural con IA.

Trabajarás diseñando pipelines de ingesta y transformación, modelos dimensionales y transformaciones dbt, mediante Python y herramientas de

Formación

• Al menos cinco años en ingeniería de datos, con construcción y operación de almacenes de datos.
• Al menos dos años utilizando Snowflake en producción.
• Experiencia llevando soluciones desde diseño hasta despliegue y mantenimiento.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar pipelines de ingesta y transformación desde bases de datos, APIs y archivos hacia Snowflake.
• Investigar fuentes con documentación limitada, identificar relaciones y validar reglas con los responsables del negocio.
• Construir cargas completas e incrementales, preservando los datos originales y sus marcas de extracción.
• Implementar recuperación y reproceso sin pérdida ni duplicación de información, reduciendo consultas a las fuentes.
• Desarrollar modelos dimensionales, historización y capas de datos listos para consumo.
• Construir transformaciones con dbt, incluyendo modelos incrementales, pruebas automatizadas y documentación.
• Homologar catálogos e identificadores entre sistemas, documentando equivalencias y excepciones.
• Conciliar cifras contra fuentes y reportes de negocio, investigando diferencias y dando seguimiento a su resolución.
• Implementar monitoreo, alertas, bitácoras y controles para evitar publicación de información incompleta.
• Configurar y validar roles, privilegios y políticas de acceso en Snowflake.
• Diagnosticar problemas de rendimiento y controlar el consumo de créditos.
• Colaborar en la preparación de modelos semánticos, métricas y vistas para consultas mediante IA.
• Descomponer el trabajo en entregables incrementales, comunicar riesgos y ajustar el alcance.
• Documentar la solución y transferir procedimientos de operación y recuperación.

Conocimientos

Snowflake

SQL

dbt

Python

Airflow

APIs

Git

Snowflake Cortex/CoCo

Snowpark

Herramientas

Snowflake

dbt

Python

Airflow

Snowpipe/Streams

Git

SQL Server

Descripción del empleo

En DaCodes buscamos un/a Senior Data Engineer con experiencia construyendo y operando soluciones en Snowflake, capaz de convertir necesidades de negocio en datos confiables y entregas funcionales.

Formarás parte de nuestro equipo de ingeniería y participarás en un proyecto de integración de fuentes y construcción de un almacén de datos. Esta plataforma habilitará reportes, indicadores y consultas en lenguaje natural mediante capacidades de inteligencia artificial.

Buscamos a alguien que disfrute desarrollar directamente, investigar problemas y llevar sus soluciones hasta producción.

Modalidad: Remoto · Tiempo completo
Ubicación: México y Latinoamérica
Idioma de trabajo: Español
Inglés: Intermedio/avanzado
*con comprensión de documentación técnica y capacidad de comunicación con equipos técnicos

El reto

Integrar información de sistemas empresariales, bases de datos, APIs y archivos en Snowflake, construyendo una capa de datos consistente, trazable y segura.

Trabajarás con usuarios de negocio, liderazgo técnico y gestión de proyectos para definir prioridades, validar métricas y entregar una primera versión funcional por etapas. Aprovecharás las capacidades de Snowflake y herramientas de IA para acelerar el desarrollo, manteniendo controles de calidad, seguridad y costos.

Qué harás

• Diseñar e implementar pipelines de ingesta y transformación desde bases de datos, APIs y archivos hacia Snowflake.
• Investigar fuentes con documentación limitada, identificar relaciones y validar reglas con los responsables del negocio.
• Construir cargas completas e incrementales, preservando los datos originales y sus marcas de extracción.
• Implementar recuperación y reproceso sin pérdida ni duplicación de información, reduciendo consultas innecesarias a las fuentes.
• Desarrollar modelos dimensionales, historización y capas de datos listas para consumo.
• Construir transformaciones con dbt, incluyendo modelos incrementales, pruebas automatizadas y documentación.
• Homologar catálogos e identificadores entre sistemas, documentando equivalencias y excepciones.
• Conciliar cifras contra fuentes y reportes de negocio, investigar diferencias y dar seguimiento hasta su resolución.
• Implementar monitoreo, alertas, bitácoras y controles para evitar la publicación de información incompleta.
• Configurar y validar roles, privilegios y políticas de acceso en Snowflake.
• Diagnosticar problemas de rendimiento y controlar el consumo de créditos.
• Colaborar en la preparación de modelos semánticos, métricas y vistas para consultas mediante agentes de IA.
• Descomponer el trabajo en entregables incrementales, comunicar riesgos y ajustar el alcance con el equipo.
• Documentar la solución y transferir los procedimientos de operación y recuperación.

Requirements

Qué necesitamos

Experiencia productiva

• Al menos cinco años en ingeniería de datos, con participación directa en construcción y operación de almacenes de datos.
• Al menos dos años utilizando Snowflake en producción.
• Experiencia llevando soluciones desde su diseño e implementación hasta despliegue, monitoreo y mantenimiento.

Snowflake, SQL y modelado

• SQL avanzado y capacidad para investigar consultas, transformaciones y diferencias entre resultados.
• Experiencia práctica con ingesta, stages, Snowpipe, Tasks, Streams y procedimientos almacenados, según las necesidades de cada solución.
• Manejo de warehouses, permisos, monitoreo de recursos y optimización de costos.
• Modelado dimensional: hechos, dimensiones conformadas, esquemas estrella e historización.
• Implementación de controles de acceso y capacidad para probar que cada perfil consulta únicamente información autorizada, incluyendo restricciones por fila y enmascaramiento cuando corresponda.

Transformación e integración

• Experiencia productiva con dbt: organización de modelos, dependencias, materializaciones incrementales, pruebas y documentación.
• Python para integración, automatización y procesamiento de datos.
• Integración de APIs con autenticación, paginación, límites de peticiones, reintentos y manejo de errores.
• Experiencia con bases de datos relacionales, preferentemente SQL Server.
• Orquestación de pipelines con Airflow, Step Functions, herramientas nativas de Snowflake u otras equivalentes.
• Control de versiones con Git y prácticas de pruebas y despliegue entre ambientes.

Negocio y ejecución

• Capacidad para aclarar requerimientos, definir métricas y validar resultados con usuarios de negocio.
• Autonomía para implementar en un equipo pequeño y reconocer cuándo se necesita apoyo especializado.
• Experiencia organizando entregas por etapas, con estimaciones sustentadas en alcance, supuestos y dependencias.
• Uso práctico de herramientas de IA para apoyar desarrollo, investigación, pruebas o documentación, con revisión de los resultados antes de producción.

Suma puntos si tienes experiencia con

• Snowflake Cortex Analyst, Cortex Search, Cortex Agents, Snowflake Intelligence o CoCo.
• Modelos semánticos, Text-to-SQL, consultas verificadas y evaluación de respuestas de agentes.
• Openflow, Dynamic Tables, Snowpark o Streamlit.
• SAP, SAP ASE/Sybase, conexiones ODBC y sistemas empresariales de nicho.
• AWS, especialmente S3, Lambda, Step Functions, IAM y CloudFormation.
• Infraestructura como código y automatización de CI/CD.
• RAG sobre documentos, con trazabilidad y controles de acceso.
• Certificaciones SnowPro.

Qué valoramos

Responsabilidad sobre la entrega: dar seguimiento desde el requerimiento hasta que la solución funcione y pueda operarse.

Rigor con las cifras: comprobar resultados, investigar diferencias y comunicar sus implicaciones.

Criterio para simplificar: elegir herramientas y diseños proporcionales al problema, aprovechando componentes existentes.

Entrega incremental: construir una primera versión útil, validarla y ampliarla con retroalimentación.

Aprendizaje aplicado: investigar capacidades nuevas y probarlas antes de incorporarlas a una solución productiva.

Benefits

• Integración a marcas globales y startups disruptivas.
• Trabajo remoto/Home office.
• Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
• Trabajo de lunes a viernes.
• Día off en tu cumpleaños.
• Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).
• Seguro de vida (aplica para México).
• Acceso a cursos y certificaciones.
• Eventos virtuales de integración y grupos de interés.
• Clases de inglés.
• Orgullosamente certificados como Great Place to Work.