Cloud Data Engineer
Summary
Hybrid Cloud Data Engineer role (CDMX, Monterrey, Querétaro, or Guadalajara) via Mexican IT/HR staffing firm Capital Empresarial Horizonte. The engineer designs and builds scalable data pipelines and platforms on GCP using Python, SQL, PySpark, BigQuery, Dataflow, Kafka, and Databricks/Snowflake; fluent English is mandatory.
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, Quereataro 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)
- Python
- SQL
- PySpark
- Procesamiento de datos Batch y Streaming.
- Arquitecturas de Data Platform, Data Lake y Data Warehouse.
- BigQuery
- Dataproc
- Dataflow
- Dataplex
- Cloud Composer
- Databricks
- Snowflake
- PostgreSQL
- SQL Server
- Oracle
- 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
- 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)
Skills
- AI
- Analytics
- Azure
- Azure DevOps
- Bash
- BigQuery
- Cassandra
- CI/CD
- Cloud
- Data Engineering
- Data Lake
- Data Warehousing
- Databricks
- DevOps
- DynamoDB
- GCP
- Generative AI
- GitHub
- GitHub Actions
- GitLab
- GKE
- Hadoop
- HBase
- Infrastructure as Code
- Jenkins
- Kafka
- Kubernetes
- Linux
- LLM
- Looker
- Machine Learning
- MLOps
- MongoDB
- NoSQL
- Oracle
- PostgreSQL
- Power BI
- PySpark
- Python
- Redis
- Scala
- Snowflake
- SQL
- SQL Server
- Tableau
- Terraform