Acerca de GBMEn GBM estamos seguros de que invertir es la única forma de conseguir libertad y un mejor futuro, y somos orgullosamente uno de los principales promotores de inversión a nivel nacional e internacional. Trabajamos día a día para crear las mejores soluciones institucionales y empresariales y, además, para construir de la mano de todos nuestros expertos la plataforma de inversión que va a cambiar la realidad de millones de personas al ofrecerles acceso a la inversión de manera segura, inteligente y simple.Somos una organización de gestión de patrimonio y activos y banca privada con 40 años de experiencia, inversión digital innovadora y productos de ahorro. Nuestra misión es permitir vidas significativas a través de soluciones financieras inteligentes.- México, Ciudad de México, Santa Fe- Full time jobObjetivoEl rol de Data Engineer IV tiene como objetivo diseñar, construir y mantener soluciones de ingeniería de datos que permitan integrar, transformar y disponibilizar información de forma confiable, escalable y optimizado, con especial enfoque en el uso de bases de datos de grafos como Neo4j y consultas mediante Cypher.La persona en este rol participará en el desarrollo de pipelines, modelos de datos y estructuras analíticas que ayuden a representar relaciones complejas entre entidades, habilitando casos de uso de negocio, análisis avanzado y toma de decisiones basada en datos.Se espera que colabore con equipos técnicos y de negocio para entender necesidades, proponer soluciones de datos y asegurar buenas prácticas de calidad, performance, documentación y mantenibilidad.Funciones principalesEl Data Engineer IV será responsable de desarrollar, mantener y optimizar soluciones de datos que permitan integrar, transformar, modelar y disponibilizar información confiable para consumo analítico y operativo.Responsabilidades del día a día- Diseñar, desarrollar, probar y mantener procesos ETL/ELT que integren información desde fuentes transaccionales, operativas, legacy o externas hacia capas de Data Lake, Data Warehouse o plataformas analíticas.- Diseñar e implementar modelos dimensionales, incluyendo tablas de hechos, dimensiones, catálogos, relaciones y agregados.- Contribuir al diseño de modelos de datos orientados a grafos, particularmente en Neo4j, cuando el caso de uso requiera representar relaciones complejas entre entidades.- Analizar estructuras de origen, entender reglas de negocio, mapear campos, aplicar transformaciones y asegurar conciliación entre sistemas fuente y modelos destino.- Crear y mantener diccionarios de datos, linaje técnico, reglas de transformación, definiciones de columnas, fuentes de origen y criterios de uso de los modelos desarrollados.- Documentar nodos, relaciones,



propiedades y consultas cuando se desarrollen soluciones en bases de datos de grafos.- Asegurar que tablas, vistas, columnas, llaves y campos de control cumplan con estándares corporativos de nomenclatura, trazabilidad y gobierno de datos.- Implementar controles de calidad, reglas de completitud, unicidad, consistencia, reconciliación y monitoreo.- Asegurar integridad de relaciones y consistencia en modelos de datos en grafo.- Identificar oportunidades de mejora en tiempos de ejecución, costos de procesamiento, diseño físico de tablas, particionamiento, consultas SQL, jobs distribuidos y cargas incrementales.- Optimizar consultas Cypher y estructuras en Neo4j para mejorar tiempos de respuesta, escalabilidad y mantenibilidad.- Investigar, diagnosticar y corregir fallas en pipelines, inconsistencias de datos, problemas de disponibilidad o errores derivados de cambios en fuentes de origen.- Trabajar con analistas, científicos de datos, dueños de producto, negocio, arquitectura, gobierno de datos y otros equipos técnicos.- Participar en revisiones de código, pruebas, versionamiento, despliegues y controles de cambios.Responsabilidades estratégicas- Habilitar dominios analíticos bien modelados, documentados y reutilizables para que los equipos de negocio tomen decisiones con información consistente, trazable y oportuna.- Identificar objetos legacy, pipelines frágiles, transformaciones duplicadas o estructuras poco gobernadas, y proponer mejoras progresivas.- Aplicar y promover buenas prácticas de modelado, nomenclatura, documentación, calidad y versionamiento.- Diseñar procesos resilientes, observables y monitoreables que reduzcan incidencias y mejoren la disponibilidad de información.- Traducir problemas de negocio en modelos y pipelines sostenibles, evitando soluciones aisladas o difíciles de mantener.- Asegurar que los activos de datos cuenten con linaje, owners, definiciones, reglas de transformación y controles mínimos.- Tomar ownership de entregables de complejidad media-alta y resolver problemas técnicos con criterio propio.- Proponer plantillas, convenciones, componentes reutilizables, validaciones estándar o patrones de implementación.- Participar en discusiones técnicas sobre diseño de capas, estrategias de ingesta, procesamiento batch/incremental, optimización de costos, particionamiento, modelos canónicos y arquitectura analítica.- Tratar cada modelo o pipeline como un producto de datos: con propósito claro, consumidores definidos, documentación,



métricas de calidad, ownership y ciclo de vida controlado.Escolaridad- Licenciatura o ingeniería concluida en Sistemas, Computación, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Actuaría, Industrial con enfoque en datos/tecnología o carreras afines.Deseable: especialización, diplomado o certificación en Ingeniería/Arquitectura de Datos, Bases de Datos, AWS, Analítica Avanzada o Modelado de Datos. Experiencia o formación práctica en modelado dimensional, bases de datos relacionales y NoSQL, bases de datos de grafos, Neo4j, Cypher, integración y procesamiento de datos, gobierno y calidad de datos.- Inglés técnico intermedio requerido, para lectura de documentación, interpretación de errores y comunicación técnica básica.Inglés intermedio-avanzado deseable, para comunicación con equipos técnicos, documentación y sesiones con proveedores o equipos globalesRequisitos- 3 a 5 años de experiencia en roles de Datos, Data Engineering, analítica técnica o desarrollo de soluciones de datos.- Experiencia en pipelines de datos, ETL/ELT, integración de fuentes, modelado dimensional y construcción de tablas, vistas, facts, dimensiones y catálogos.- SQL avanzado y experiencia en ambientes productivos, calidad, trazabilidad, documentación y optimización de datos.- Conocimiento de bases de datos relacionales y no relacionales, Data Lake/Data Warehouse y tecnologías de grafos.- Neo4j y Cypher; deseable experiencia en modelado de datos en grafos.- Manejo de Python, Cloud, Git/CI-CD, orquestadores (Airflow, Dagster, Prefect), Spark/PySpark y herramientas de calidad y observabilidad.- Deseable experiencia con dbt, Great Expectations, herramientas BI, data catalog, linaje y gobierno de datos.- Capacidad para trabajar con herramientas de documentación, gestión de proyectos y secretos (Jira/Azure DevOps, Confluence/Notion/SharePoint, Vault/AWS Secrets Manager o equivalentes).- Se valorará experiencia en Fintech, banca, servicios financieros, tecnología, consultoría, retail, e-commerce, startups data-driven o empresas con áreas robustas de Analytics, BI, Data Engineering o Data Governance.Soft Skills- Pensamiento analítico- Atención al detalle- Ownership- Resolución de problemas- Disciplina operativa- Comunicación- Colaboración- Adaptabilidad- Sentido de urgencia- Aprendizaje continuoOfrecemos- Salario y paquete de compensación competitivo- Asignación a largo plazo contratada directamente por GBM- Esquema 100% nominal- Enfoque de formación y plan de carrera ¡Únete al equipo!**Para postularte es indispensable que leas y aceptes nuestro Aviso de Privacidad para Candidatos que se alinea a la ley de protección de datos personales y especifica el uso que le daremos a los mismos únicamente con fines de reclutamiento.

📌 Data Engineer (San Pedro Garza García)
🏢 Grupo Bursátil Mexicano
📍 San Pedro Garza García