Data Management Engineer Cloud ETL Sr

Location: Mexico

Work Location: hybrid

• Dominio avanzado de SQL.
• Experiencia en PostgreSQL, SQL Server, Oracle o bases de datos relacionales equivalentes.
• Optimización de consultas (query tuning) y rendimiento.
• Diseño de modelos y estructuras de datos.
• Gestión y procesamiento de grandes volúmenes de información.
• Experiencia en administración y explotación de Data Warehouses y Data Marts.

• Desarrollo avanzado en Python.
• Diseño e implementación de procesos ETL/ELT.
• Construcción y mantenimiento de Data Pipelines.
• Automatización de procesos de integración de datos.
• Desarrollo de transformaciones y validaciones de información.
• Implementación de buenas prácticas de calidad y gobierno de datos.

• Experiencia sólida con Databricks.
• Desarrollo utilizando Apache Spark y PySpark.
• Procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos.
• Optimización de cargas y procesos de datos en entornos Big Data.
• Diseño de soluciones escalables de procesamiento masivo.

• Experiencia en Microsoft Azure.
• Azure Data Factory.
• Microsoft Fabric.
• Implementación y administración de soluciones de datos en la nube.
• Integración de servicios cloud para analítica y procesamiento de datos.

• Experiencia con al menos una de las siguientes tecnologías:
• Apache Kafka
• Hadoop
• Cassandra
• MongoDB
• Redis
• Apache Flink
• Dask
• Experiencia en arquitecturas distribuidas y procesamiento en tiempo real o por lotes.

• Experiencia con AWS y sus servicios de datos.
• Conocimientos de Docker y Kubernetes.
• Experiencia con Data Lake, Lakehouse y arquitecturas modernas de datos.
• Conocimientos en DataOps y CI/CD para entornos de datos.
• Experiencia con herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Qlik Sense.
• Desarrollo de soluciones orientadas a Machine Learning y Advanced Analytics.
• Conocimiento en arquitectura de microservicios.
• Experiencia en gobierno, calidad y seguridad de datos.
• Certificaciones en Azure, AWS, Databricks o tecnologías Big Data.
• Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum, Kanban).

• Diseñar, desarrollar y mantener arquitecturas de datos escalables y resilientes.
• Construir y optimizar pipelines de datos para entornos analíticos y operativos.
• Implementar procesos ETL/ELT de alta disponibilidad y rendimiento.
• Diseñar soluciones de integración de datos provenientes de múltiples fuentes.
• Desarrollar procesos de transformación y enriquecimiento de datos utilizando Python, Spark y Databricks.
• Optimizar el desempeño de consultas, bases de datos y procesos de carga.
• Participar en el diseño e implementación de plataformas Big Data y ecosistemas analíticos.
• Implementar soluciones de procesamiento distribuido para grandes volúmenes de datos.
• Colaborar con equipos de BI, Analytics, Ciencia de Datos y áreas de negocio.
• Garantizar la calidad, integridad, disponibilidad y confiabilidad de la información.
• Implementar monitoreo, trazabilidad y automatización de procesos de datos.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, gobierno y gestión de datos.
• Participar en iniciativas de modernización y migración de plataformas de datos hacia la nube.
• Documentar arquitecturas, desarrollos y estándares técnicos.