4 publicaciones de empleo destacadas de data engineer en centro (área 1) cdmx (¡Están contratando!)

Ingeniero de Datos – Google Cloud Platform (GCP)
Hogares Unión —Ciudad de México, CDMX
- Inglés
- SQL
- Python
Postulación rápida
Senior Clinical Data Engineer (LATAM)
Precision Medicine Group —Ciudad de México, CDMX
- Home Office (Desde casa)
- Administración de personal
- Inglés
- SQL
Data Engineer
NielsenIQ —Ciudad de México, CDMX
- $0 por mes
- Tiempo completo
- Trabajo híbrido
- Azure
- SQL
- Gestión de venta al por menor
Postulación rápida
2h
Data Engineer
Urban Science Applications, Inc. —Colonia Polanco, CDMX
- Tiempo completo
- Administración de personal
- Informática
- Experiencia en bases de datos
9h

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Analista de Datos Jr. | Riesgos
Price Shoes —Industrial Vallejo, CDMX
Experiencia mínima 1 año trabajando con bases de datos y análisis estadístico. Analizar bases de datos masivas y detectar patrones, tendencias y desviaciones.
$26,000 por mes
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1d
ANALISTA / ESPECIALISTA DE COMUNICACIÓN INTERNA (Community Manager)
PENTAMED —Naucalpan, Méx.
Análisis de datos* para mejorar estrategias. Escolaridad: Licenciatura en *Mercadotecnia, Diseño, Comunicación y/o a fines*.
$18,000 a $20,000 por mes
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Ingeniero de Datos – Google Cloud Platform (GCP)

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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