¿Eres alguien que quiere construir la infraestructura que habilita decisiones reales de negocio?

En Nexu estamos buscando a alguien que se obsesione con la calidad y confiabilidad de los datos, que entienda el impacto de cada pipeline en el negocio y que no se quede solo en que “corra”, sino que esté bien diseñado, monitoreado y optimizado.
Si te apasiona la ingeniería de datos aplicada y quieres trabajar con un equipo que valora el rigor técnico tanto como el impacto, esta es para ti.

? Ubicación: CDMX / Híbrido

? Lo que harás

Construir y optimizar arquitecturas de datos sólidas que aseguren un flujo confiable, eficiente y confiable de la información.

Diseñar y mantener pipelines escalables (batch y streaming).

Escribir SQL avanzado para modelado, validación y optimización de datos.

Programar en Python con buenas prácticas: OOP, documentación y testing automatizado.

Implementar versionado, monitoreo y alertas en flujos de datos.

Asegurar la calidad de los datos mediante validaciones y pruebas automatizadas.

Colaborar con BI,



Producto y Risk para habilitar datos oportunos y consistentes.

Trabajar con plataformas cloud y arquitecturas modernas de datos (data lakes / warehouses).

? Lo que buscamos

+4 años como Data Engineer o en roles similares.

SQL avanzado (consultas complejas, optimización y validación de datos).

Python fuerte (OOP + buenas prácticas de ingeniería).

Experiencia diseñando pipelines escalables y arquitecturas de datos.

Experiencia trabajando con plataformas cloud (AWS, GCP o Azure).

Conocimiento en versionado, monitoreo y prácticas de MLOps / DevOps.

Inglés intermedio.

? Bonus Points si…

Tienes certificaciones o estudios en Big Data, Cloud o Data Engineering.

Has trabajado con streaming (Kafka, Kinesis, Pub/Sub).

Tienes experiencia implementando data lakes o warehouses modernos (BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks).

Has trabajado en ambientes complejos o de misión crítica.

? ¿Qué te espera en Nexu?

Un equipo de data con e

📌 Data Engineer (Ciudad de México)
🏢 NEXU
📍 Ciudad de México