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 práctico, 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).

️ Seguro 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