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 Data

Ops 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 (México)
🏢 SOFTTEK
📍 México