Senior Data Engineer - Snowflake & dbt | Remoto México y LATAM
Job Description
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.
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.
