14 publicaciones de empleo destacadas de data engineer en tlalpan, cdmx (¡Están contratando!)

Data Engineer
PROGRAMMING.COM —Azcapotzalco, CDMX
- Tiempo completo
- Home Office (Desde casa)
- Azure
- SQL
- Disponible para viajar
Postulación rápida
4h
Ingeniero de Datos Senior (Pipelines y Transformaciones).
IQNITIA —Moctezuma 2a Sección, CDMX
- $60,000 a $65,000 por mes
- Tiempo completo
- Trabajo híbrido
- SQL
- Python
Postulación rápida
9d
Analytics Engineer Data Bricks (English: Fluent)
DHL —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Azure
- Ingeniería
- Inglés
8d
MEX - Integrations Engineer
Tidal —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Inglés
- SQL
- Habilidades de comunicación
Postulación rápida
Data Engineer
Babel —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Oracle
- Java
- SQL
- Oportunidades de crecimiento
Operational Engineer Jr
KrediYA People —Ciudad de México, CDMX
- Microsoft Excel
- Ingeniería
- Oportunidades de crecimiento
Postulación rápida
Ab Initio Developer
Kyndryl —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Inglés
- Experiencia en bases de datos
- SQL
Forward Deployed Engineer
Arkham Technologies —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Trabajo híbrido
- SQL
- Python
Postulación rápida
SUB-GERENTE DE SOPORTE
Grupo Financiero Banorte —Ciudad de México, CDMX
- Ingeniería
- Inglés
- Experiencia en bases de datos
3d
Consultor de Ingeniero de Datos Remoto
NetPartners International —Ciudad de México, CDMX
- Español
- Azure
- Oracle
Postulación rápida
Consultor/a de datos en Azure
SDG Group —Ciudad de México, CDMX
- Azure
- Inglés
- SQL
Postulación rápida
Product Technical Lead, Data (O+O Commerce)
l'Oréal —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- DevOps
- Java
- SQL
Postulación rápida
Consultor Databricks Senior
NetPartners International —Ciudad de México, CDMX
- Español
- Azure
- DevOps
Postulación rápida
Consultor Snow Flake Senior
NetPartners International —Ciudad de México, CDMX
- Español
- Azure
- DevOps
Postulación rápida

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Ingeniero de Datos Senior (Pipelines y Transformaciones).
IQNITIA —Moctezuma 2a Sección, CDMX
Entre 3 y 5 años en ingeniería de datos. Desarrollar y mantener jobs de transformación en AWS Glue y PySpark. Implementar reglas de calidad de datos y controles…
$60,000 a $65,000 por mes
Postulación rápida
9d
Gerente Senior de Desacoplamiento, APIs y Microservicios
Omnia Tech Strategy & Solutions —Ciudad de México, CDMX
*Cloud & DevSecOps:* Experiencia sólida en esquemas Cloud-Native (deseable AWS o GCP) y entornos distribuidos basados en Kubernetes, contenedores, Service Mesh…
$110,000 a $120,000 por mes
Postulación rápida
14d

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Data Engineer

PROGRAMMING.COM -
Azcapotzalco, CDMX

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Información del empleo

Tiempo completo
Hace 4 horas

Cualificaciones

Modelado de datos
Azure
Kubernetes
Spark
Google Cloud Platform
SQL
Docker
Apache Flink
Unity
Kafka
Python

Descripción completa del empleo

Role: Data Engineer

Location: Remote (Requires occasional travel)

Responsibilities:

Build and operate robust data pipelines for ingestion, cleaning, and transformation using Databricks, Airflow, or Dagster.
Develop efficient ETL/ELT workflows in Python and SQL to support both batch and streaming workloads.
Collaborate with ML and AI teams to deliver high-quality datasets for training, evaluation, and production features.
Model and maintain structured data assets (Delta, Parquet, Iceberg) for reliability, versioning, and lineage tracking.
Implement orchestration and monitoring — schedule jobs, track dependencies, and automate recovery from failures.
Ensure data quality and compliance through validation frameworks, schema enforcement, and audit logging.
Contribute to data platform evolution — evaluate tools, standardize best practices, and improve developer experience.
Support performance and cost optimization across compute, storage, and orchestration systems.

Qualifications:

3–6 years of experience as a Data Engineer or ETL Developer in a production environment.
Proficiency in Python and SQL; strong familiarity with Databricks, Spark, or equivalent big-data frameworks.
Experience with workflow orchestration tools such as Airflow, Dagster, Luigi or Prefect.
Deep understanding of data modeling, data warehousing, and distributed data processing.
Knowledge of modern data lakehouse architectures (Delta, Parquet, Iceberg).
Familiarity with CI/CD, GitHub Actions, and data pipeline testing frameworks.
Comfort working in a cross-functional environment with ML, product, and analytics teams.

Nice to Have:

Experience with sports, telemetry, or sensor data pipelines.
Familiarity with streaming frameworks (Kafka, Spark Structured Streaming, Flink).
General knowledge of American football, the NFL, and college football
Background in data governance, lineage, and observability tools (Monte Carlo, Great Expectations, Unity Catalog, OpenLineage).
Experience with cloud infrastructure (AWS, GCP, or Azure) and containerization (Docker, Kubernetes).
Exposure to best practices in machine-learning model management and MLOps

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