ABL - Ingeniero de Datos / Data Engineer

Descripción larga

Reclutador: Daniela Gaviño. 
Ubicación: Ciudad de México.
Industria: Productos de consumo.
Modalidad de trabajo: Hibrida

Senior Data Engineer con experiencia para diseñar, construir y mantener infraestructura de datos escalable en Microsoft Azure. Liderará decisiones arquitectónicas, mentoría a ingenieros junior y asegurará que nuestra plataforma de datos cumpla con los estándares empresariales de seguridad y rendimiento.

Responsabilidades.
Liderar el diseño de soluciones de datos de punta a punta utilizando Azure Databricks, Unity Catalog, Azure Data Factory y Azure SQL Databases.Arquitecturar y mantener infraestructura de datos dentro de redes virtuales privadas, garantizando el cumplimiento de políticas de seguridad y requisitos de gobernanza.Construir y optimizar pipelines ETL/ELT complejos usando Azure Data Factory y workflows de Databricks.Implementar y gestionar gobernanza de datos, controles de acceso, trazabilidad y administración de metadatos mediante Unity Catalog.Ajustar trabajos de Spark, optimizar tablas Delta Lake y asegurar un rendimiento eficiente de consultas en toda la plataforma.Guiar y mentorizar a ingenieros de datos junior, realizar revisiones de código y establecer mejores prácticas de ingeniería.Colaborar con data scientists, analistas y stakeholders de negocio para entender requerimientos y entregar soluciones.Crear y mantener documentación técnica, diagramas arquitectónicos y runbooks.

Requisitos.
Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos, con 3+ años enfocados en servicios de datos de Azure.Experiencia práctica profunda con Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure SQL Database y Azure Networking (VNets, Private Endpoints, NSGs).Experiencia comprobada implementando Unity Catalog para gobernanza y gestión de accesos.Dominio de Python, SQL y PySpark.Capacidad demostrada para diseñar arquitecturas de datos escalables, seguras y rentables.Experiencia implementando soluciones de datos en entornos privados/seguros sin endpoints públicos.Sólido entendimiento de modelado dimensional, Data Vault y patrones modernos de Lakehouse.Experiencia con Terraform, ARM Templates o Bicep para despliegue de recursos en Azure.Familiaridad con Azure DevOps o GitHub Actions para despliegue de pipelines de datos.Calificaciones deseablesCertificaciones de Azure (DP‑203, AZ‑305 o similares).Experiencia con arquitectura Medallion (Bronze/Silver/Gold).Conocimiento de técnicas de optimización de Delta Lake.Experiencia con streaming en tiempo real usando Structured Streaming o Event Hubs.Experiencia en industrias reguladas (finanzas, salud) con requisitos estrictos de cumplimiento.

STACK TECNOLÓGICO.
Compute: Azure Databricks (con Unity Catalog)
Orquestación: Azure Data Factory
Almacenamiento: Azure Data Lake Storage Gen2, Delta Lake
Base de datos: Azure SQL Database
Networking: Private Endpoints, VNets, NSGs, Private Link
Lenguajes: Python, SQL, PySpark
DevOps: Azure DevOps, Git, Terraform

Descripción larga

Habilidades.
Trabajo bajo presión, calidad en el trabajo y orientado a resultados.

Tu carrera en Capgemini

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