1 publicación de empleo destacada de arquitecta sin experiencia en ciudad de méxico, dif (¡Están contratando!)

Ingeniero de Datos – Google Cloud Platform (GCP)
Hogares Unión —Ciudad de México, CDMX
- Inglés
- SQL
- Python
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Ingeniero de Datos – Google Cloud Platform (GCP)
Hogares Unión —Ciudad de México, CDMX
Los datos no se mueven solos. Diseñar pipelines de ingesta (batch y event-driven) con patrones full, incremental, histórico y reproceso idempotente.
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Ingeniero de Datos Google Cloud (GCP
Capital Empresarial Horizonte —Benito Juárez, CDMX
Para laborar en Guadalajara, Monterrey, CDMX o Querétaro (3 días de manera presencial y 2 días home office). Diseñar modelos de datos dimensionales (Star Schema…
$60,000 a $90,000 por mes
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13d

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Hogares Unión -
Ciudad de México, CDMX

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Información del empleo

Cualificaciones

Gestión de costos
Power BI
Auditoría financiera
Cifrado
Microsoft SQL Server
Git
Inglés
Google Cloud Platform
Control del costos
SQL
Docker
Apache Flink
YAML
Sybase
Apache
Kafka
JDBC
Python
Gestión de identidades y accesos

Descripción completa del empleo

Ingeniero de Datos – Google Cloud Platform (GCP)

Los datos no se mueven solos. Tú diseñas la arquitectura que los hace confiables

GIM Holdings está construyendo una arquitectura de datos moderna sobre Google Cloud Platform. No es un data warehouse más: es un ecosistema gobernado por metadatos, donde cada nueva fuente se incorpora mediante patrones estandarizados, configuraciones versionadas y mecanismos de observabilidad de extremo a extremo.

El Programa ACE genera datos de múltiples sistemas —on-premise, APIs, archivos— que necesitan llegar a las capas Bronze, Silver y Gold con calidad, trazabilidad y control de costos. Este rol es el arquitecto de ese flujo: diseñas pipelines, construyes frameworks reutilizables y aseguras que cada dato que llega al negocio sea confiable.

Responsabilidades:

Diseñar pipelines de ingesta (batch y event-driven) con patrones full, incremental, histórico y reproceso idempotente.
Construir frameworks metadata-driven gobernados por YAML, para que nuevas fuentes se integren sin modificar código.
Desarrollar jobs PySpark en Dataproc Serverless para transformación, validación y escritura en Parquet e Iceberg.
Orquestar flujos con Cloud Composer / Airflow: DAGs, dependencias, SLAs, alertas y recuperación ante fallos.
Modelar y optimizar en BigQuery: datasets, tablas, vistas, particiones, clustering y control de costos.
Implementar controles de calidad automáticos: integridad, duplicidad, reconciliación y gestión de registros rechazados.
Garantizar seguridad y gobierno: IAM, Secret Manager, cifrado, segregación de ambientes y trazabilidad de accesos.
Mantener CI/CD con GitHub Actions: validación, promoción DEV-QA-PRD y revisiones de código.

Lo que buscamos:

5+ años como Ingeniero de Datos desarrollando y operando pipelines ETL/ELT en producción.
Experiencia productiva en GCP: BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer y Dataproc Serverless (o equivalentes de procesamiento distribuido).
Python y PySpark avanzado con buenas prácticas de modularidad, excepciones y pruebas.
SQL avanzado: CTE, funciones de ventana, MERGE, optimización y procedimientos.
Diseño y operación de cargas incrementales, modelos Bronze/Silver/Gold y reprocesos idempotentes.
Integración mediante JDBC y APIs REST (autenticación, paginación, rate limiting, manejo de errores).
Git, YAML y CI/CD para versionamiento y despliegue automatizado.
Conocimientos de seguridad, auditoría, monitoreo y calidad de datos.
Inglés intermedio para documentación y comunicación técnica.

Deseable:

Certificación Google Cloud Professional Data Engineer o equivalente.
Apache Iceberg, Dataform u herramientas de transformación SQL.
Pub/Sub, Dataflow/Apache Beam, Kafka o Flink para streaming.
Terraform, Docker y Docker Compose.
Power BI y modelado semántico.
Experiencia con SQL Server, Sybase/SQL Anywhere y sistemas heredados corporativos.

Stack Tecnológico

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