¿Quiénes somos?

Somos una startup HR tech con desarrollo en plataforma. Nuestra plataforma ayuda a las compañías a enriquecer y potenciar sus procesos de evaluación y formación para colaboradores. Lo logramos a través de módulos especializados que incluyen: edición y visualización de objetivos (con OKR's), evaluación de cumplimiento de metas y programación de rutas de aprendizaje enfocadas en mejorar habilidades y competencias.

Nuestro objetivo es impulsar el crecimiento cualificado de los colaboradores, permitiéndoles desarrollarse junto con la empresa y crear equipos de alto desempeño.

En Lapzo, trabajamos para crear culturas de aprendizaje continuo, maximizando el potencial humano dentro de las organizaciones.

Por ello, valoramos profundamente:

- La autogestión y la adaptabilidad.
- La comunicación y la colaboración efectiva.
- La orientación a resultados, la resolución de problemas y, sobre todo, la orientación al cliente.

Resumen de la posición Buscamos un Data Engineer Middle que contribuya a la construcción y evolución de la infraestructura de datos de Lapzo, integrando distintas fuentes de información y asegurando que los datos sean confiables, accesibles y útiles para la toma de decisiones.

Además de trabajar directamente en procesos de ingeniería de datos, buscamos un perfil con capacidad para analizar información, construir reportes y participar en la definición de indicadores junto con diferentes áreas del negocio.

Por el nivel de experiencia de la posición, tendrá autonomía para dar seguimiento a iniciativas de Data, coordinar entregables y colaborar directamente con stakeholders técnicos y de negocio.

Responsabilidades:

- Diseñar, construir y mantener pipelines de datos utilizando SQL, Python y procesos ETL/ELT ,



asegurando estabilidad, eficiencia y escalabilidad.
- Participar en la construcción y mantenimiento del Data Lake / Data Warehouse , estructurando la información para facilitar su análisis y consumo por diferentes áreas.
- Integrar información proveniente de bases de datos, APIs, plataformas SaaS y otras fuentes utilizadas dentro de Lapzo.
- Implementar validaciones y controles de calidad para identificar inconsistencias, duplicados, errores o pérdida de información.
- Documentar fuentes de datos, transformaciones, reglas de negocio y procesos relevantes para mantener trazabilidad sobre la información.
- Colaborar con diferentes áreas en la definición y estandarización de KPIs y métricas , asegurando consistencia entre fuentes y reportes.
- Construir análisis, reportes y dashboards que permitan identificar tendencias, oportunidades y áreas de mejora para el negocio.
- Traducir necesidades de negocio en requerimientos de datos y comunicar hallazgos de manera clara a perfiles técnicos y no técnicos.
- Identificar procesos manuales de extracción, transformación, análisis o reportería que puedan ser automatizados.
- Dar seguimiento a iniciativas y entregables del área de Data, apoyando en la organización y priorización de proyectos cuando sea necesario.
- Colaborar con perfiles de Data, Tecnología,



Producto y otras áreas para asegurar que las soluciones desarrolladas respondan a las necesidades del negocio.

Requisitos:

- 3 a 4 años de experiencia trabajando en áreas de datos.
- Al menos 2 años de experiencia en Data Engineering , trabajando con integración de fuentes, pipelines, ETL/ELT o procesamiento de datos.
- Dominio avanzado de SQL .
- Experiencia intermedia-avanzada trabajando con Python para procesamiento, transformación o automatización de datos.
- Conocimiento de arquitectura y modelado de datos, incluyendo conceptos de Data Lake y Data Warehouse .
- Experiencia integrando información mediante APIs, bases de datos y diferentes fuentes de datos .
- Experiencia construyendo reportes, dashboards o análisis para áreas de negocio.
- Conocimiento de alguna herramienta de Business Intelligence , como Power BI, Looker, Tableau, Metabase o similar.
- Capacidad para interpretar requerimientos de negocio y convertirlos en soluciones de datos.
- Experiencia dando seguimiento o coordinando iniciativas, proyectos pequeños o entregables entre diferentes personas o áreas.
- Comunicación clara con perfiles técnicos y no técnicos.
- Autonomía, organización y capacidad para priorizar tareas en un entorno dinámico.

Será un plus contar con experiencia en herramientas o tecnologías como BigQuery, Snowflake, Redshift, dbt, Airflow, Prefect, GCP, AWS o equivalentes . También valoraremos experiencia previa en startups, SaaS o equipos de datos pequeños en los que hayas tenido exposición tanto a ingeniería como a análisis de datos.

Condiciones de trabajo

- Tipo de puesto: Tiempo completo.
- Modalidad: 100% remota.
- Horario: Lunes a viernes.
- Rango salarial: $35,000 a $40,000 MXN mensuales , dependiendo de experiencia.

📌 Data Engineer Mid (México)
🏢 Lapzo
📍 México