Skip to content
Search jobs inside your AI agent. Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex, Gemini, Cursor and Grok
Connect

LaPieza

NewBe an early applicant

Data Engineer

Posted 40 views
Discussion

Summary

Data Engineer at LaPieza, a Mexican SaaS provider of payroll and HR administration. Builds and maintains ETL/ELT pipelines and medallion-style data layers (raw, staging, marts) in Snowflake with dbt, Airbyte, and Airflow/Prefect, adding automated data-quality checks to feed internal BI teams and client-facing data products.

Somos una empresa SaaS líder en administración de nómina y recursos humanos en México, y estamos migrando nuestra arquitectura de datos a un esquema por capas (medallion) mientras lanzamos un nuevo producto. Buscamos a un Data Engineer hands‑on que construya y mantenga la capa de datos que alimenta a los equipos internos y a los productos de nuestros clientes.

Lo que harás

  • Construir y mantener pipelines ETL/ELT confiables, monitoreados y documentados (Airbyte, Snowflake, Airflow/Prefect).
  • Desarrollar y mantener modelos analíticos en Snowflake con dbt, con estructura por capas (raw, staging, marts).
  • Optimizar modelos existentes
  • Implementar validaciones automatizadas de calidad de datos
  • Crear vistas, data marts y transformaciones que alimentan los productos de datos, garantizando que los datos sean correctos, completos y estén disponibles.

Lo que necesitas

  • Mínimo 3 años de experiencia en ingeniería de datos.
  • Python sólido para desarrollo de pipelines en producción, con código claro y mantenible.
  • Experiencia en producción con un data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery o Redshift).
  • Experiencia en producción con dbt (mínimo 6 meses): modelos, tests, documentación y versionamiento.
  • Experiencia construyendo y operando pipelines productivos con herramientas de ingestión y orquestación como Airbyte, Airflow, Prefect o Dagster.
  • Experiencia en producción en alguna nube (GCP, AWS o Azure).
  • SQL avanzado, modelado relacional y dimensional.
  • CI/CD para datos: Git, testing automatizado y validaciones.
  • Experiencia con Kafka o arquitecturas event-driven / streaming.
  • Experiencia colaborando con equipos de BI en la definición de métricas o modelos semánticos.

Skills

Apply

See also

Data Engineering jobs by country — openings, pay and top skills →