SOBRE EL PUESTO Y EL EQUIPO En TelevisaUnivision, somos la empresa líder mundial de medios de comunicación en español,

llegando a millones de consumidores a través de plataformas digitales, streaming, redes sociales, audio, televisión lineal y eventos en vivo. A medida que continuamos expandiendo nuestra plataforma global de streaming, ViX, estamos realizando importantes inversiones en tecnología, datos e innovación para ofrecer experiencias excepcionales a nuestros suscriptores e impulsar el crecimiento sostenible del negocio a largo plazo.

El equipo de Ingeniería de Datos (Data Engineering) diseña, desarrolla y opera pipelines de datos de gran volumen y alta velocidad que impulsan ViX. Estos incluyen eventos de reproducción e interacción de usuarios, datos de suscripciones, información publicitaria y el almacén de datos analíticos (data warehouse), que permite transformar esta información en decisiones de negocio. El equipo colabora estrechamente con las áreas de Ingeniería, Producto,

Ciencia de Datos y Analítica de TelevisaUnivision.

El Principal Data Engineer desempeñará un papel clave como líder técnico en el diseño,

desarrollo e implementación de nuestra plataforma de datos. Será fundamental para definir la arquitectura y la dirección técnica de la plataforma a varios años, participará directamente en la resolución de los desafíos más complejos relacionados con el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes (batch), y brindará mentoría a ingenieros de niveles junior e intermedio para elevar los estándares de ingeniería de todo el equipo.

El candidato ideal combina una sólida experiencia práctica en sistemas de datos distribuidos y procesamiento de datos en streaming con el criterio necesario para tomar decisiones arquitectónicas de largo plazo, la capacidad de influir y alinear equipos sin autoridad jerárquica directa y un compromiso genuino con el crecimiento profesional de otros ingenieros.

SOBRE TI

Eres un líder técnico con experiencia práctica que diseña plataformas completas, no solo pipelines de datos. Te sientes igualmente cómodo desarrollando código para entornos de producción, defendiendo decisiones arquitectónicas durante revisiones de diseño, colaborando con ingenieros junior para resolver problemas complejos y explicando las ventajas y desventajas de distintas soluciones a líderes ejecutivos.

Cuentas Con

- Conocimiento experto de los servicios de datos de Google Cloud Platform (GCP),

especialmente BigQuery, Pub/Sub, Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer y Cloud Storage.
- Amplia experiencia en el diseño de arquitecturas en tiempo real y orientadas a eventos,

incluyendo semánticas de procesamiento exactamente una vez (exactly-once), manejo de datos que llegan con retraso y evolución de esquemas.
- Dominio avanzado de Python y SQL, así como de frameworks de transformación de

datos como dbt.
- Experiencia comprobada definiendo la dirección técnica de plataformas utilizadas por

múltiples equipos y liderando su implementación a lo largo de varios trimestres.
- Experiencia con herramientas de Infraestructura como Código (IaC), como Pulumi o

Terraform.
- Excelentes habilidades de resolución de problemas y capacidad para diseñar soluciones

escalables y eficientes.
- Gran atención al detalle y capacidad para gestionar múltiples prioridades de manera

efectiva.




- Excelentes habilidades de comunicación y colaboración, con capacidad para trabajar con

equipos técnicos y no técnicos.
- Mentalidad de mejora continua y pasión por la mentoría y el intercambio de

conocimientos.
- Interés genuino en desarrollar ingenieros junior y fomentar una cultura de ingeniería

sólida. RESPONSABILIDADES DEL DÍA A DÍA

Arquitectura de la plataforma de datos, desarrollo y estrategia técnica

- Desarrollar implementaciones de referencia, frameworks y bibliotecas reutilizables que

puedan ser adoptadas por otros ingenieros, incluyendo plantillas de ingesta de datos, patrones de dbt y Airflow, y módulos de IaC en Pulumi.
- Liderar el diseño de pipelines de datos en tiempo real utilizando Pub/Sub y Dataflow,

incluyendo esquemas de eventos, registros y evolución de esquemas, procesamiento exactly-once, gestión de marcas de tiempo (watermarking) y manejo de datos que llegan con retraso.
- Gestionar integralmente los pipelines asignados, desde su diseño y desarrollo hasta las

pruebas, implementación y soporte en producción.
- Garantizar la calidad, integridad, seguridad y disponibilidad de los datos en todo el

ecosistema.

Colaboración multifuncional

- Colaborar con Gerentes de Producto, Científicos de Datos, Analistas y equipos de

Ingeniería para comprender los requerimientos del negocio y traducirlos en soluciones técnicas.
- Contribuir a las discusiones sobre arquitectura de datos y a la estrategia de largo plazo

de la plataforma.
- Trabajar con las distintas partes interesadas para identificar oportunidades de mejora de

procesos y eficiencia operativa.

Rendimiento y optimización

- Optimizar el almacenamiento, procesamiento y orquestación de datos para mejorar el

rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia de costos, incluyendo los costos de consultas y almacenamiento en BigQuery.
- Monitorear, diagnosticar y resolver problemas relacionados con los pipelines y la

plataforma de datos, así como contribuir a las revisiones de incidentes.
- Implementar mejores prácticas de gobierno de datos, observabilidad, pruebas e

integración y entrega continuas (CI/CD).
- Liderar la respuesta ante incidentes graves relacionados con los datos, realizar análisis

posteriores a incidentes sin atribución de culpas (blameless postmortems) e impulsar soluciones estructurales para prevenir su recurrencia. Liderazgo y contribución al equipo
- Brindar mentoría y apoyo a ingenieros de datos junior mediante orientación técnica,

revisiones de código e intercambio de conocimientos.
- Contribuir a las decisiones arquitectónicas y a la definición de mejores prácticas de

ingeniería.
- Participar en entrevistas técnicas y apoyar el desarrollo de un equipo de Ingeniería de

Datos de alto desempeño.
- Evaluar e impulsar la adopción de tecnologías emergentes, incluyendo flujos de trabajo

de ingeniería asistidos por inteligencia artificial y herramientas de datos basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM),



manteniendo altos estándares de calidad y seguridad.

REQUISITOS Y EXPERIENCIA

Experiencia y habilidades requeridas

- Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Sistemas de

Información o un campo técnico relacionado, o experiencia equivalente.
- Más de 12 años de experiencia en Ingeniería de Datos, Data Warehousing o entornos de

Big Data.
- Al menos 2 años de experiencia en un rol de liderazgo técnico (Tech Lead), definiendo la

dirección técnica de múltiples equipos.
- Experiencia demostrable brindando mentoría y desarrollando ingenieros de niveles

junior e intermedio.
- Trayectoria comprobada en el diseño y operación de plataformas de datos en tiempo

real y de gran volumen en entornos de producción, por ejemplo, plataformas que procesan miles de millones de eventos al día.
- Experiencia de nivel experto con GCP: BigQuery, Pub/Sub, Dataflow (Apache Beam),

Cloud Composer (Airflow) y Cloud Storage. También se considerará experiencia con AWS.
- Dominio experto de Python y SQL, así como experiencia con dbt en entornos de

producción.
- Conocimiento profundo de conceptos de procesamiento de datos en streaming,

incluyendo tiempo del evento frente al tiempo de procesamiento, ventanas de procesamiento (windowing), marcas de tiempo (watermarks), entrega exactly-once y mecanismos de control de presión (backpressure); experiencia con Kafka, Flink o Spark.
- Conocimiento experto en modelado de datos para analítica, incluyendo modelado

dimensional, modelado de eventos y formatos de tablas lakehouse como Apache Iceberg.
- Amplia experiencia con Infraestructura como Código (Pulumi o Terraform), CI/CD y

pruebas automatizadas para pipelines de datos.
- Experiencia demostrable gestionando la confiabilidad de los datos, incluyendo objetivos

de nivel de servicio (SLO), observabilidad de datos, gestión de incidentes y análisis posteriores a incidentes.
- Experiencia comprobada en la reducción de costos de plataformas de datos en la nube a

gran escala.
- Excelentes habilidades de comunicación escrita, verbal y de presentación, incluyendo la

elaboración de documentos de diseño y la comunicación con audiencias técnicas y ejecutivas.

Requisitos deseables

- Experiencia en empresas de suscripción, plataformas de video en streaming (OTT),

medios de comunicación u organizaciones deportivas, incluyendo datos de calidad de reproducción, interacción de usuarios y publicidad en plataformas con anuncios (AVOD).
- Experiencia dando soporte a cargas de trabajo de Machine Learning y Ciencia de Datos,

incluyendo pipelines de características (feature pipelines), características en tiempo real y datos para sistemas de recomendación y personalización.
- Experiencia con contratos de datos (data contracts), registros de esquemas (schema

registries) y herramientas de catalogación o trazabilidad de datos (data lineage).

REQUISITOS DE ELEGIBILIDAD

- Disponibilidad para trabajar en Ciudad de México.
- Se verificará la experiencia laboral y académica.

Univision es un empleador que ofrece equidad e igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de sexo, identidad de género, orientación sexual, raza, color, religión, origen nacional, discapacidad, estado de veterano protegido, edad o cualquier otra característica protegida por la ley.

📌 Principal Data Engineer (Ciudad de México)
🏢 TelevisaUnivisión
📍 Ciudad de México