Senior Data Engineer - Snowflake & dbt | Remoto México y LATAM (Ciudad de México)

Senior Data Engineer - Snowflake & dbt | Remoto México y LATAM (Ciudad de México)

06 nov
|
Dacodes
|
Ciudad de México

06 nov

Dacodes

Ciudad de México

En DaCodes buscamos un/a Senior Data Engineer con experiencia construyendo y operando soluciones en Snowflake, capaz de convertir necesidades de negocio en datos confiables y entregas funcionales. Formarás parte de nuestro equipo de ingeniería y participarás en un proyecto de integración de fuentes y construcción de un almacén de datos. Esta plataforma habilitará reportes, indicadores y consultas en lenguaje natural mediante capacidades de inteligencia artificial.

Buscamos a alguien que disfrute desarrollar directamente, investigar problemas y llevar sus soluciones hasta producción.

Modalidad: Remoto · Tiempo completo

Ubicación: México y Latinoamérica

Idioma de trabajo: Español

Inglés: Intermedio/avanzado

*con comprensión de documentación técnica y capacidad de comunicación con equipos técnicos El reto Integrar información de sistemas empresariales, bases de datos, APIs y archivos en Snowflake, construyendo una capa de datos consistente, trazable y segura. Trabajarás con usuarios de negocio, liderazgo técnico y gestión de proyectos para definir prioridades, validar métricas y entregar una primera versión funcional por etapas. Aprovecharás las capacidades de Snowflake y herramientas de IA para acelerar el desarrollo, manteniendo controles de calidad, seguridad y costos.

Qué harás - Diseñar e implementar pipelines de ingesta y transformación desde bases de datos, APIs y archivos hacia Snowflake.

- Investigar fuentes con documentación limitada, identificar relaciones y validar reglas con los responsables del negocio.
- Construir cargas completas e incrementales, preservando los datos originales y sus marcas de extracción.
- Implementar recuperación y reproceso sin pérdida ni duplicación de información, reduciendo consultas innecesarias a las fuentes.
- Desarrollar modelos dimensionales, historización y capas de datos listas para consumo.
- Construir transformaciones con dbt, incluyendo modelos incrementales, pruebas automatizadas y documentación.
- Homologar catálogos e identificadores entre sistemas, documentando equivalencias y excepciones.
- Conciliar cifras contra fuentes y reportes de negocio, investigar diferencias y dar seguimiento hasta su resolución.
- Implementar monitoreo, alertas, bitácoras y controles para evitar la publicación de información incompleta.




- Configurar y validar roles, privilegios y políticas de acceso en Snowflake.
- Diagnosticar problemas de rendimiento y controlar el consumo de créditos.
- Colaborar en la preparación de modelos semánticos, métricas y vistas para consultas mediante agentes de IA.
- Descomponer el trabajo en entregables incrementales, comunicar riesgos y ajustar el alcance con el equipo.
- Documentar la solución y transferir los procedimientos de operación y recuperación.

Requirements Qué necesitamos Experiencia productiva - Al menos cinco años en ingeniería de datos, con participación directa en construcción y operación de almacenes de datos.

- Al menos dos años utilizando Snowflake en producción.
- Experiencia llevando soluciones desde su diseño e implementación hasta despliegue, monitoreo y mantenimiento. Snowflake, SQL y modelado - SQL avanzado y capacidad para investigar consultas, transformaciones y diferencias entre resultados.
- Experiencia práctica con ingesta, stages, Snowpipe, Tasks, Streams y procedimientos almacenados, según las necesidades de cada solución.
- Manejo de warehouses, permisos, monitoreo de recursos y optimización de costos.
- Modelado dimensional: hechos, dimensiones conformadas, esquemas estrella e historización.
- Implementación de controles de acceso y capacidad para probar que cada perfil consulta únicamente información autorizada, incluyendo restricciones por fila y enmascaramiento cuando corresponda. Transformación e integración - Experiencia productiva con dbt: organización de modelos, dependencias, materializaciones incrementales, pruebas y documentación.
- Python para integración, automatización y procesamiento de datos.
- Integración de APIs con autenticación, paginación, límites de peticiones, reintentos y manejo de errores.
- Experiencia con bases de datos relacionales, preferentemente SQL Server.
- Orquestación de pipelines con Airflow, Step Functions,



herramientas nativas de Snowflake u otras equivalentes.
- Control de versiones con Git y prácticas de pruebas y despliegue entre ambientes. Negocio y ejecución - Capacidad para aclarar requerimientos, definir métricas y validar resultados con usuarios de negocio.
- Autonomía para implementar en un equipo pequeño y reconocer cuándo se necesita apoyo especializado.
- Experiencia organizando entregas por etapas, con estimaciones sustentadas en alcance, supuestos y dependencias.
- Uso práctico de herramientas de IA para apoyar desarrollo, investigación, pruebas o documentación, con revisión de los resultados antes de producción. Suma puntos si tienes experiencia con - Snowflake Cortex Analyst, Cortex Search, Cortex Agents, Snowflake Intelligence o CoCo.
- Modelos semánticos, Text-to-SQL, consultas verificadas y evaluación de respuestas de agentes.
- Openflow, Dynamic Tables, Snowpark o Streamlit.
- SAP, SAP ASE/Sybase, conexiones ODBC y sistemas empresariales de nicho.
- AWS, especialmente S3, Lambda, Step Functions, IAM y CloudFormation.
- Infraestructura como código y automatización de CI/CD.
- RAG sobre documentos, con trazabilidad y controles de acceso.
- Certificaciones SnowPro.

Qué valoramos Responsabilidad sobre la entrega: dar seguimiento desde el requerimiento hasta que la solución funcione y pueda operarse.

Rigor con las cifras: comprobar resultados, investigar diferencias y comunicar sus implicaciones.

Criterio para simplificar: elegir herramientas y diseños proporcionales al problema, aprovechando componentes existentes.

Entrega incremental: construir una primera versión útil, validarla y ampliarla con retroalimentación.

Aprendizaje aplicado: investigar capacidades nuevas y probarlas antes de incorporarlas a una solución productiva.

Benefits ? Integración a marcas globales y startups disruptivas. ? Trabajo remoto/Home office. ⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado. ? Trabajo de lunes a viernes. ? Día off en tu cumpleaños. ? Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México). ?️ Confiable de vida (aplica para México). ? Acceso a cursos y certificaciones. ? Eventos virtuales de integración y grupos de interés. ? Clases de inglés. ? Orgullosamente certificados como Great Place to Work.

📌 Senior Data Engineer - Snowflake & dbt | Remoto México y LATAM (Ciudad de México)
🏢 Dacodes
📍 Ciudad de México

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