Senior Data Engineer | Azure Data Platform & Snowflake (Only Mexico)

¡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.