Buscamos un/a Ingeniero/a de Datos con experiencia sólida en arquitecturas actuales de datos, capaz de diseñar, desarrollar e implementar soluciones escalables sobre AWS y Snowflake.

Responsabilidades
Diseñar y desarrollar pipelines de datos escalables y de alto rendimiento.
Apoyar en el diseño e implementación de arquitecturas Data Lake, Data Warehouse y Lakehouse sobre AWS y Snowflake.
Construir procesos ETL/ELT para integración y transformación de grandes volúmenes de información.
Integrar datos de plataformas SaaS como CRM, ERP, Marketing Automation, Finanzas, Customer Success y otras aplicaciones corporativas.
Implementar procesos serverless con AWS Lambda y Step Functions
Diseñar y administrar soluciones basadas en Kubernetes
Garantizar calidad, trazabilidad, disponibilidad y seguridad de los datos
Optimizar costos, rendimiento y escalabilidad de las plataformas de datos
Identificar y escalar riesgos, dependencias o bloqueos que puedan impactar los proyectos

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Requisitos
Experiencia avanzada en Python
Experiencia con AWS, especialmente Glue, Lambda y Step Functions




Conocimiento avanzado de Snowflake
Experiencia en diseño, implementación y administración de Data Warehouses
Experiencia en modelado dimensional: Star Schema, Snowflake Schema y modelado analítico
Experiencia con bases de datos SQL y NoSQL
Desarrollo y consumo de APIs REST
Experiencia integrando plataformas SaaS mediante APIs
Conocimiento de Kubernetea
Experiencia con Git y prácticas CI/CD

Deseable
Certificación AWS vigente.
Conocimiento de arquitecturas Data Lakehouse
Experiencia con Salesforce, HubSpot, Zendesk, ServiceNow, Workday, NetSuite, SAP, Google Analytics, plataformas Fintech o de pagos.
Experiencia en monitoreo, observabilidad y manejo de errores en plataformas de datos.

Sueldo: $55,000.00 - $60,000.00 al mes

Experiencia
AWS: 4 años (Obligatorio)
Snowflake: 3 años (Obligatorio)
SaaS: 3 años (Deseable)

Lugar de trabajo: remoto híbrido en Venustiano Carranza, CDMX

📌 Ingeniero De Datos Venustiano Carranza
🏢 Gendra
📍 Venustiano Carranza