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

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

08 nov
|
Dacodes
|
Ciudad de México

08 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).
️ Protegido 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

Postulate a este anuncio

Muestra tus habilidades a la empresa, rellenar el formulario y deja un toque personal en la carta, ayudará el reclutador en la elección del candidato.

Suscribete a esta alerta:

Recibe por email las nuevas ofertas de trabajo para: senior data engineer - snowflake & dbt | remoto méxico y latam (ciudad de méxico) / ciudad de méxico

Suscribete a esta alerta:

Recibe por email las nuevas ofertas de trabajo para: senior data engineer - snowflake & dbt | remoto méxico y latam (ciudad de méxico) / ciudad de méxico