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 integral 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 Senior Data Engineer desempeñará un papel clave en el diseño, desarrollo e implementación

de nuestra plataforma de datos para streaming. Será responsable de gestionar integralmente

pipelines de datos en producción, desde la ingesta en tiempo real hasta la transformación de

datos estructurados y preparados para su análisis. Asimismo, colaborará con los equipos de

Ciencia de Datos, Analítica y Producto para comprender sus necesidades de información y llevar

las iniciativas hasta su implementación.

El candidato ideal combina sólidos conocimientos técnicos con una mentalidad colaborativa,





pasión por resolver desafíos complejos relacionados con los datos y compromiso con la entrega

de soluciones de alta calidad a gran escala.

SOBRE TI

- Amplia experiencia en plataformas modernas de datos en la nube, especialmente Google Cloud Platform (GCP), incluyendo BigQuery, Pub/Sub, Dataflow y Cloud Composer.
- Dominio avanzado de Python, SQL y frameworks de transformación de datos como dbt.
- Experiencia práctica en el desarrollo de pipelines de datos a gran escala, tanto por lotes (batch) como en tiempo real (streaming).
- Experiencia trabajando con sistemas distribuidos a gran escala y tecnologías de Big Data, incluyendo Spark y Hadoop.
- 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.

RESPONSABILIDADES DEL DÍA A DÍA Desarrollo de la plataforma de datos

- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos por lotes (batch) escalables,



confiables y eficientes utilizando Airflow (Cloud Composer), Python, SQL y dbt.
- Desarrollar y mantener pipelines de ingesta de datos en tiempo real que permitan transferir datos de eventos desde Pub/Sub hacia Cloud Storage y BigQuery mediante Dataflow.
- Desarrollar y optimizar modelos dimensionales de datos y flujos de trabajo dentro del almacén de datos analíticos (data warehouse) para respaldar iniciativas de reportes, analítica, Machine Learning y Producto.
- 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).<

📌 Senior Data Engineer (México)
🏢 TelevisaUnivision
📍 México