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Senior Data Engineer - Snowflake & Dbt | Remoto México Y LatamDaCodes.
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Senior Data Engineer - Snowflake & Dbt | Remoto México Y Latam

  • Location: Mexico
  • Workplace: Remote
  • Job type: Full Time
  • Posted: Posted

En DaCodes buscamos un/a Senior Data Engineer con experiencia construyendo y operando soluciones en Snowflake, capaz de convertir necesidades de negocio en datos confiables y entregas funcionales.

Formarás parte de nuestro equipo de ingeniería y participarás en un proyecto de integración de fuentes y construcción de un almacén de datos. Esta plataforma habilitará reportes, indicadores y consultas en lenguaje natural mediante capacidades de inteligencia artificial.

Buscamos a alguien que disfrute desarrollar directamente, investigar problemas y llevar sus soluciones hasta producción.

Modalidad: Remoto · Tiempo completo
Ubicación: México y Latinoamérica
Idioma de trabajo: Español
Inglés: Intermedio/avanzado
*con comprensión de documentación técnica y capacidad de comunicación con equipos técnicos

El reto

Integrar información de sistemas empresariales, bases de datos, APIs y archivos en Snowflake, construyendo una capa de datos consistente, trazable y segura.

Trabajarás con usuarios de negocio, liderazgo técnico y gestión de proyectos para definir prioridades, validar métricas y entregar una primera versión funcional por etapas. Aprovecharás las capacidades de Snowflake y herramientas de IA para acelerar el desarrollo, manteniendo controles de calidad, seguridad y costos.

Qué harás

  • Diseñar e implementar pipelines de ingesta y transformación desde bases de datos, APIs y archivos hacia Snowflake.
  • Investigar fuentes con documentación limitada, identificar relaciones y validar reglas con los responsables del negocio.
  • Construir cargas completas e incrementales, preservando los datos originales y sus marcas de extracción.
  • Implementar recuperación y reproceso sin pérdida ni duplicación de información, reduciendo consultas innecesarias a las fuentes.
  • Desarrollar modelos dimensionales, historización y capas de datos listas para consumo.
  • Construir transformaciones con dbt, incluyendo modelos incrementales, pruebas automatizadas y documentación.
  • Homologar catálogos e identificadores entre sistemas, documentando equivalencias y excepciones.
  • Conciliar cifras contra fuentes y reportes de negocio, investigar diferencias y dar seguimiento hasta su resolución.
  • Implementar monitoreo, alertas, bitácoras y controles para evitar la publicación de información incompleta.
  • Configurar y validar roles, privilegios y políticas de acceso en Snowflake.
  • Diagnosticar problemas de rendimiento y controlar el consumo de créditos.
  • Colaborar en la preparación de modelos semánticos, métricas y vistas para consultas mediante agentes de IA.
  • Descomponer el trabajo en entregables incrementales, comunicar riesgos y ajustar el alcance con el equipo.
  • Documentar la solución y transferir los procedimientos de operación y recuperación.

Requirements:

Qué necesitamos

Experiencia productiva

  • Al menos cinco años en ingeniería de datos, con participación directa en construcción y operación de almacenes de datos.
  • Al menos dos años utilizando Snowflake en producción.
  • Experiencia llevando soluciones desde su diseño e implementación hasta despliegue, monitoreo y mantenimiento.

Snowflake, SQL y modelado

  • SQL avanzado y capacidad para investigar consultas, transformaciones y diferencias entre resultados.
  • Experiencia práctica con ingesta, stages, Snowpipe, Tasks, Streams y procedimientos almacenados, según las necesidades de cada solución.
  • Manejo de warehouses, permisos, monitoreo de recursos y optimización de costos.
  • Modelado dimensional: hechos, dimensiones conformadas, esquemas estrella e historización.
  • Implementación de controles de acceso y capacidad para probar que cada perfil consulta únicamente información autorizada, incluyendo restricciones por fila y enmascaramiento cuando corresponda.

Transformación e integración

  • Experiencia productiva con dbt: organización de modelos, dependencias, materializaciones incrementales, pruebas y documentación.
  • Python para integración, automatización y procesamiento de datos.
  • Integración de APIs con autenticación, paginación, límites de peticiones, reintentos y manejo de errores.
  • Experiencia con bases de datos relacionales, preferentemente SQL Server.
  • Orquestación de pipelines con Airflow, Step Functions, herramientas nativas de Snowflake u otras equivalentes.
  • Control de versiones con Git y prácticas de pruebas y despliegue entre ambientes.

Negocio y ejecución

  • Capacidad para aclarar requerimientos, definir métricas y validar resultados con usuarios de negocio.
  • Autonomía para implementar en un equipo pequeño y reconocer cuándo se necesita apoyo especializado.
  • Experiencia organizando entregas por etapas, con estimaciones sustentadas en alcance, supuestos y dependencias.
  • Uso práctico de herramientas de IA para apoyar desarrollo, investigación, pruebas o documentación, con revisión de los resultados antes de producción.

Suma puntos si tienes experiencia con

  • Snowflake Cortex Analyst, Cortex Search, Cortex Agents, Snowflake Intelligence o CoCo.
  • Modelos semánticos, Text-to-SQL, consultas verificadas y evaluación de respuestas de agentes.
  • Openflow, Dynamic Tables, Snowpark o Streamlit.
  • SAP, SAP ASE/Sybase, conexiones ODBC y sistemas empresariales de nicho.
  • AWS, especialmente S3, Lambda, Step Functions, IAM y CloudFormation.
  • Infraestructura como código y automatización de CI/CD.
  • RAG sobre documentos, con trazabilidad y controles de acceso.
  • Certificaciones SnowPro.

Qué valoramos

Responsabilidad sobre la entrega: dar seguimiento desde el requerimiento hasta que la solución funcione y pueda operarse.

Rigor con las cifras: comprobar resultados, investigar diferencias y comunicar sus implicaciones.

Criterio para simplificar: elegir herramientas y diseños proporcionales al problema, aprovechando componentes existentes.

Entrega incremental: construir una primera versión útil, validarla y ampliarla con retroalimentación.

Aprendizaje aplicado: investigar capacidades nuevas y probarlas antes de incorporarlas a una solución productiva.


Benefits:

🚀 Integración a marcas globales y startups disruptivas.

🏡 Trabajo remoto/Home office.

⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.

📅 Trabajo de lunes a viernes.

🎉 Día off en tu cumpleaños.

🏥 Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).

🛡️ Seguro de vida (aplica para México).

🎓 Acceso a cursos y certificaciones.

📡 Eventos virtuales de integración y grupos de interés.

📢 Clases de inglés.

🏅 Orgullosamente certificados como Great Place to Work.

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About the job

Location

Mexico

Job type

Full Time

Workplace

Remote

Experience

Senior

Department

Equipos Dedicados

First posted on

DaCodes.DaCodes.

< Coding the world of tomorrow >

Company size

201-500 employees

Founded in

2014

Industry

Information Technology & Services

Headquarters

Houston, Texas

Social media

Company profileVisit dacodes.com

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