2 publicaciones de empleo destacadas de machine learning platform engineer en san simón ticumac cdmx (¡Están contratando!)

Ingeniero de Datos Senior – GCP
Capital Empresarial Horizonte —Benito Juárez, CDMX
- $60,000 a $90,000 por mes
- Tiempo completo
- Azure
- Oracle
- DevOps
Postulación rápida
1d
QA Automation Engineer (API & Database Validation)
Nexaminds —Ciudad de México, CDMX
- Home Office (Desde casa)
- Azure
- Administración de personal
- DevOps
Postulación rápida

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machine learning platform engineer jobs near san simón ticumac cdmx

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Ingeniero de Datos Senior – GCP

Capital Empresarial Horizonte
Benito Juárez, CDMX

Postulación rápida

Información del empleo

Tiempo completo
$60,000 a $90,000 por mes
Hace 1 día

Beneficios

Vales de despensa

Cualificaciones

Looker
Power BI
Azure
Oracle
Cassandra
Kubernetes
Migración de datos
Bases de datos relacionales
DevOps
Ingeniería
QlikView
Microsoft SQL Server
NoSQL
Inglés
Google Cloud Platform
MongoDB
Tableau
Ingeniería
Bash
Experiencia en bases de datos
Algoritmos
SQL
Licenciatura
HBase
PostgreSQL
Scala
Redis
Recursos humanos
Ingeniería en computación
Portugués
Procesamiento de información
Experiencia en almacenamiento
Linux
Apache
Kafka
DynamoDB
Jenkins
Python
Shell Scripting
Negociación
Hadoop

Descripción completa del empleo

Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:

Cloud Data Engineer

Ingles conversacional obligatorio

Trabajo en esquema hibrido en CDMX, Monterrey, Querétaro o Guadalajara

Requisitos

Licenciatura / Ingeniería en Sistemas, Computación, Informática, Matemáticas, Ingeniería o carrera afín, o experiencia práctica equivalente.
Mínimo 3 años de experiencia en desarrollo de algoritmos y soluciones de procesamiento de datos.
Al menos 3 años de experiencia trabajando con plataformas Cloud , preferentemente en proyectos orientados a clientes.
Experiencia práctica desarrollando software para procesamiento de datos.
Experiencia en implementación y operación de infraestructura de almacenamiento de datos.
Experiencia en estrategias de migración de datos .
Capacidad para analizar requerimientos complejos y convertirlos en soluciones y arquitecturas técnicas.
Experiencia interactuando con stakeholders técnicos y ejecutivos.
Inglés fluido — indispensable.
Portugués — deseable.

Tecnologías indispensables

Cloud:

Google Cloud Platform (GCP)

Data Engineering:

Python
SQL
PySpark
Procesamiento de datos Batch y Streaming.
Arquitecturas de Data Platform, Data Lake y Data Warehouse.

Servicios GCP:

BigQuery
Dataproc
Dataflow
Dataplex
Cloud Composer

Data & Analytics:

Databricks
Snowflake

Bases de datos relacionales:

PostgreSQL
SQL Server
Oracle

Streaming / Event Processing:

Kafka
Google Pub/Sub

Conocimientos deseables

Será considerado un plus contar con experiencia en:

Scala
Apache Beam
Hadoop
Terraform / Infrastructure as Code
CI/CD y DevOps
GitHub Actions
GitLab
Azure DevOps
Jenkins
Linux / Bash
Máquinas virtuales
GKE
Kubernetes
Inteligencia Artificial / Machine Learning
LLMs / Generative AI
MLOps

Bases de datos y herramientas analíticas

Se valorará experiencia con bases de datos NoSQL como:

MongoDB
Cassandra
HBase
DynamoDB
Redis
Google Bigtable

Experiencia con herramientas de Business Intelligence:

Looker
Power BI
Tableau
QlikSense
QlikView

Principales responsabilidades

Diseñar, desarrollar y mantener soluciones de Data Engineering escalables sobre GCP.
Desarrollar procesos y algoritmos para procesamiento y transformación de datos utilizando Python, SQL y PySpark .
Diseñar arquitecturas de Data Lake, Data Warehouse y Data Platforms .
Implementar soluciones utilizando servicios como BigQuery, Dataproc, Dataflow, Dataplex y Cloud Composer.
Diseñar e implementar procesos de procesamiento Batch y Streaming .
Desarrollar pipelines de datos utilizando tecnologías como Kafka y Pub/Sub .
Participar en proyectos de migración, integración y modernización de datos.
Diseñar estrategias para almacenamiento, procesamiento y disponibilidad de información.
Trabajar con bases de datos relacionales y NoSQL.
Integrar plataformas analíticas como Databricks y Snowflake .
Implementar procesos de automatización, CI/CD e infraestructura como código cuando aplique.
Monitorear y optimizar procesos de datos para mejorar rendimiento, disponibilidad y costos.
Participar en troubleshooting y resolución de problemas en ambientes productivos.
Colaborar con equipos de Data, Cloud, DevOps, BI, Desarrollo y otras áreas técnicas.
Analizar requerimientos de negocio y convertirlos en soluciones técnicas y arquitecturas de datos.
Interactuar con stakeholders técnicos y ejecutivos, comunicando avances, riesgos y decisiones de arquitectura.
Documentar arquitecturas, procesos, pipelines y soluciones implementadas.
Participar en iniciativas de mejora continua y modernización de plataformas de datos.

Ofrecemos:

Horario de Oficina
Esquema 100% nomina
Sueldo abierto a negociación de acuerdo a experiencia
Prestaciones de Ley
Prestaciones superiores (SGMM familiar, SV 1 millón, Vales de despensa, 30 días de aguinaldo, PTU)

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