Responsabilidades laborales
Realizar optimizaciones de consultas en BigQuery para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
Analizar y comprender cómo estas optimizaciones afectan el costo de la plataforma, buscando maximizar la relación costo-beneficio.
Liderar y supervisar un equipo de juniors, brindando orientación, apoyo y formación.
Colaborar con otros equipos para diseñar y desarrollar arquitecturas de datos eficientes en GCP.
Identificar oportunidades de mejora en los procesos y sistemas existentes, proponiendo soluciones innovadoras.
Participar en el diseño e implementación de pipelines de datos robustos y escalables.
Realizar pruebas exhaustivas para garantizar la calidad y precisión de los resultados obtenidos.
Generar documentación técnica y manuales de operación para facilitar la comprensión y el uso de los procesos desarrollados.
Requisitos del trabajo
Experiência sólida en el uso de Google Cloud Platform (GCP) y BigQuery.
Amplio conocimiento de SQL y habilidades avanzadas en optimización de consultas.
Experiência previa liderando equipos de trabajo y capacidad para supervisar y formar a juniors.
Conocimiento de metodologías ágiles, como Scrum o Kanban, para una gestión optimizado de proyectos.
Capacidad para analizar y comprender cómo las optimizaciones de consultas afectan los costos en la plataforma GCP.
Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para colaborar con otros equipos.
Orientación hacia la resolución de problemas y mentalidad proactiva.
Titulación universitaria en Informática, Ingeniería de Sistemas o campo relacionado (deseable).
Tipo de puesto: Jornada completa
Salario: $35,000.00 - $45,000.00 al mes
Horario:
Turno de 8 horas
Prestaciones:
Aumentos salariales
Días de maternidad superiores a los de la ley
Días de paternidad superiores a los de la ley
Días por enfermedad
Horarios adaptables
Opción a contrato indefinido
Trabajo desde casa
Vacaciones adicionales o permisos con goce de sueldo
Experiência:
GCP: 3 años (Obligatorio)
BigQuery: 3 años (Obligatorio)
SQL: 3 años (Obligatorio)
Lugar de trabajo: remoto híbrido en 04500, Ciudad de México, CDMX