Ingeniero de Datos Big Data Habilidades Requeridas:Bases de Datos y SQL (Obligatorio) Dominio avanzado de SQL.
Experiencia en PostgreSQL, SQL Server, Oracle o bases de datos relacionales equivalentes.
Optimización de consultas (query tuning) y rendimiento.
Diseño de modelos y estructuras de datos.
Gestión y procesamiento de grandes volúmenes de información.
Experiencia en administración y explotación de Data Warehouses y Data Marts.
Data Engineering y Python (Obligatorio) Desarrollo avanzado en Python.
Diseño e implementación de procesos ETL/ELT.
Construcción y mantenimiento de Data Pipelines.
Automatización de procesos de integración de datos.
Desarrollo de transformaciones y validaciones de información.
Implementación de buenas prácticas de calidad y gobierno de datos.
Databricks y Procesamiento Distribuido (Prioridad Alta) Experiencia sólida con Databricks.
Desarrollo utilizando Apache Spark y PySpark.
Procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos.
Optimización de cargas y procesos de datos en entornos Big Data.
Diseño de soluciones escalables de procesamiento masivo.
Plataformas Cloud Experiencia en Microsoft Azure.
Azure Data Factory.
Microsoft Fabric.
Implementación y administración de soluciones de datos en la nube.
Integración de servicios cloud para analítica y procesamiento de datos.
Big Data y Arquitecturas Modernas Experiencia con al menos una de las siguientes tecnologías:
Apache Kafka
Hadoop
Cassandra
MongoDB
Redis
Apache Flink
Dask
Experiencia en arquitecturas distribuidas y procesamiento en tiempo real o por lotes.

Habilidades Deseables: Experiencia con AWS y sus servicios de datos.
Conocimientos de Docker y Kubernetes.
Experiencia con Data Lake,



Lakehouse y arquitecturas modernas de datos.
Conocimientos en DataOps y CI/CD para entornos de datos.
Experiencia con herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Qlik Sense.
Desarrollo de soluciones orientadas a Machine Learning y Advanced Analytics.
Conocimiento en arquitectura de microservicios.
Experiencia en gobierno, calidad y seguridad de datos.
Certificaciones en Azure, AWS, Databricks o tecnologías Big Data.
Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum, Kanban).

Responsabilidades Diseñar, desarrollar y mantener arquitecturas de datos escalables y resilientes.
Construir y optimizar pipelines de datos para entornos analíticos y operativos.
Implementar procesos ETL/ELT de alta disponibilidad y rendimiento.
Diseñar soluciones de integración de datos provenientes de múltiples fuentes.
Desarrollar procesos de transformación y enriquecimiento de datos utilizando Python, Spark y Databricks.
Optimizar el desempeño de consultas, bases de datos y procesos de carga.
Participar en el diseño e implementación de plataformas Big Data y ecosistemas analíticos.
Implementar soluciones de procesamiento distribuido para grandes volúmenes de datos.
Colaborar con equipos de BI, Analytics, Ciencia de Datos y áreas de negocio.
Garantizar la calidad, integridad, disponibilidad y confiabilidad de la información.
Implementar monitoreo, trazabilidad y automatización de procesos de datos.
Aplicar mejores prácticas de seguridad, gobierno y gestión de datos.
Participar en iniciativas de modernización y migración de plataformas de datos hacia la nube.
Documentar arquitecturas, desarrollos y estándares técnicos.

Idiomas Requeridos Inglés Intermedio Bajo
Ubicación Presencial - CDMX

📌 Data Management Engineer Cloud ETL Sr (Mexicali)
🏢 SOFTTEK
📍 Mexicali