¡Trabaja en DaCodes! Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto. Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en la tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de casi 300 talentosos #DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, logrando resultados sobresalientes. En DaCodes, tendrás la oportunidad de impulsar tu desarrollo profesional, trabajar en diversos proyectos dentro de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de infraestructuras en la nube. Nuestros DaCoders tienen un gran impacto en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás el experto que participará en nuestros proyectos y tendrás acceso a startups disruptivas y marcas globales. ¿Te interesa? En DaCodes buscamos un Senior Data Engineer para integrarse a un equipo dedicado y participar en la evolución de una plataforma de datos basada en Azure. Este rol va más allá del desarrollo de pipelines. Buscamos a alguien capaz de construir soluciones de datos end-to-end, tomar decisiones técnicas sobre la plataforma, optimizar el procesamiento de información y trabajar directamente con servicios cloud para habilitar nuevos componentes cuando el proyecto lo requiera. Si tu experiencia se limita a mantener procesos ETL existentes o trabajar únicamente en ambientes on-premise, probablemente este no sea el reto adecuado. Lo que harás - Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos utilizando Azure Data Factory. - Desarrollar procesos ETL/ELT utilizando Python y SQL. - Modelar y optimizar datos en Snowflake para mejorar desempeño y escalabilidad. - Trabajar con Azure Data Lake como parte de la arquitectura de datos. - Participar en decisiones técnicas relacionadas con la arquitectura de la plataforma de datos. - Configurar y habilitar recursos dentro de Azure cuando sea necesario para soportar nuevas soluciones. - Optimizar consultas SQL, procesos de transformación y rendimiento de los pipelines. - Colaborar con distintos equipos para asegurar la disponibilidad, calidad y confiabilidad de los datos. - Preparar datasets para consumo analítico y herramientas de visualización como Power BI. Requisitos indispensables Experiencia - 4+ años como Data Engineer o Data Platform Engineer. - Experiencia construyendo soluciones de datos en Azure. - Experiencia trabajando con Azure Data Factory. - Experiencia utilizando Snowflake en ambientes productivos. - Dominio sólido de SQL (joins complejos, CTEs, optimización de consultas y modelado). - Dominio práctico de Python aplicado a ingeniería de datos. - Experiencia desarrollando procesos ETL/ELT cloud-native. - Experiencia trabajando con Azure Data Lake. - Capacidad para comprender y participar en decisiones de arquitectura de datos. - Experiencia trabajando directamente sobre servicios cloud (no únicamente soluciones on-premise migradas). Será un plus si cuentas con - Azure Databricks. - Gobierno de datos. - Power BI. - Optimización de costos en Azure. - Modelado dimensional. - Data Warehousing. - Azure Synapse. - Participación como referente técnico o líder técnico en proyectos de datos. Este rol puede ser para ti si... - Has trabajado en plataformas de datos completamente desplegadas en Azure. - Puedes explicar por qué elegirías una tecnología o arquitectura sobre otra. - Tu experiencia con Python va más allá de scripts sencillos y has desarrollado soluciones mantenibles para procesamiento de datos. - Has participado en la habilitación o configuración de servicios cloud como parte de una solución de datos. - Disfrutas resolver problemas relacionados con rendimiento, escalabilidad y arquitectura de datos. Probablemente este rol no sea el adecuado si... - Tu experiencia ha sido principalmente en herramientas ETL on-premise. - Trabajas principalmente como desarrollador SQL sin experiencia en plataformas cloud. - Utilizas Python únicamente para automatizaciones sencillas o análisis exploratorio. - Tu experiencia en Azure se limita al consumo de recursos ya configurados sin participar en la construcción de la plataforma. Proceso de selección - Entrevista inicial con Talent Acquisition. - Evaluación práctica de SQL y Python aplicada a ingeniería de datos. - Entrevista técnica enfocada en Azure, arquitectura de datos y resolución de problemas. - Entrevista con el cliente. - Oferta. 🚀 Integración a marcas globales y startups disruptivas. 📍 Modalidad híbrida ⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado. 📅 Trabajo de lunes a viernes. ⚖️ Beneficios legales (aplican para México). 🎉 Día off en tu cumpleaños. 🏥 Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México). 🛡️ Seguro de vida (aplica para México). 🌎 Equipos de trabajo multiculturales. 🎓 Acceso a cursos y certificaciones. 📢 Meetups con invitados especiales del área de IT. 📡 Eventos virtuales de integración y grupos de interés. 📢 Clases de inglés. 🏆 Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio. 🏅 Orgullosamente certificados como Great Place to Work. Antes de continuar: a continuación encontrarás algunas preguntas filtro sobre tu experiencia y expectativas. Estas respuestas son muy importantes, ya que nos permiten realizar una primera evaluación de tu perfil y determinar si existe un buen match con la vacante. Te pedimos responderlas con el mayor detalle posible. Esto nos ayuda a evitar hacerte invertir tiempo en un proceso que podría no alinearse con tu experiencia o expectativas.