Ingeniero/a de Datos Senior - Snowflake - México & LATAM - Intermediate English

Sobre el puesto

¡Trabaja en DaCodes!
Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto.
Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en la tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de casi 300 talentosos #DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, logrando resultados sobresalientes.
En DaCodes, tendrás la oportunidad de impulsar tu desarrollo profesional, trabajar en diversos proyectos dentro de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de infraestructuras en la nube.
Nuestros DaCoders tienen un gran impacto en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás el experto que participará en nuestros proyectos y tendrás acceso a startups disruptivas y marcas globales.
¿Te interesa?
Buscamos un/a Ingeniero/a de Datos Senior especializado/a en Snowflake para construir un almacén de datos confiable a partir de sistemas fuente como SAP ASE (Sybase), SQL Server, APIs REST y archivos.
Serás responsable de la capa de datos completa: extracción, modelado, calidad, conciliación, seguridad y operación. El objetivo es habilitar el consumo de información por agentes de IA capaces de responder preguntas de negocio con cifras exactas, trazables y sujetas a los permisos de cada usuario.
Trabajarás directamente con usuarios de negocio y con el ingeniero de IA para definir métricas, homologar información entre sistemas y validar que los resultados coincidan con las fuentes originales.
Modalidad: Remoto · Tiempo completo.
Ubicación: México y LATAM.
Seniority: Senior.
Idioma: Español nativo o profesional e inglés intermedio, con capacidad para comprender documentación técnica.
Requirements
Principales responsabilidades y funciones
Ingesta e integración

• Construir procesos de extracción desde SAP ASE (Sybase) y SQL Server mediante ODBC, utilizando Openflow como patrón de conectores.

• Integrar APIs REST con autenticación, renovación de tokens, paginación, control de límites de peticiones y reintentos.

• Incorporar archivos y otras fuentes al almacén de datos, preservando el dato original y su marca de extracción.

• Permitir el reproceso de datos desde la capa de aterrizaje sin volver a consultar los sistemas fuente.

Modelado y capa semántica

• Construir las capas Bronze, Silver y Gold con dimensiones conformadas, historización y hechos de negocio con métricas certificadas.

• Desarrollar modelos y transformaciones con dbt, incluyendo pruebas declarativas, materializaciones incrementales y documentación generada.

• Definir con el cliente catálogos maestros homologados para unificar identificadores y nombres entre sistemas, mediante tablas de equivalencia versionadas y métricas de cobertura.

• Diseñar con el ingeniero de IA modelos semánticos, consultas verificadas y un glosario de métricas para el consumo de los agentes.

• Garantizar la trazabilidad de cada cifra a su fuente, tabla y fecha de corte, y exponer la información mediante vistas de consumo.

Calidad y operación

• Implementar reglas de calidad y mecanismos de cuarentena para registros que no cumplan los criterios definidos.

• Orquestar la ventana nocturna de procesamiento, con monitoreo y bitácoras de ejecución.

• Conciliar la capa Gold contra los reportes vigentes del cliente y documentar las diferencias y sus causas.

• Controlar el consumo de créditos y configurar mecanismos de monitoreo de recursos en Snowflake.

• Colaborar en la evaluación de precisión y repetibilidad de las respuestas generadas por los agentes de IA.

Gobernanza y transferencia

• Implementar RBAC, row access policies y políticas de masking conforme a la matriz de accesos acordada con el cliente.

• Asegurar que los agentes consulten y respondan únicamente sobre información autorizada para cada rol.

• Documentar el linaje, la operación de los pipelines y los procedimientos de reproceso.

• Preparar la transferencia técnica y operativa al equipo del cliente.

Perfil deseado y requisitos obligatorios

•
Al menos cinco años construyendo almacenes de datos en producción y al menos dos años trabajando con Snowflake.

• Dominio avanzado de Snowflake: warehouses, RBAC, row access policies, masking y resource monitors.

• Experiencia avanzada en modelado dimensional: dimensiones conformadas, historización y esquemas estrella.

• Dominio avanzado de dbt: pruebas declarativas, materializaciones incrementales y documentación generada.

• SQL avanzado y experiencia en extracción desde SAP ASE (Sybase) y SQL Server, incluyendo ingeniería inversa de esquemas sin documentación.

• Experiencia avanzada en ingesta desde APIs REST: autenticación, paginación, control de ritmo y reintentos.

• Experiencia avanzada en orquestación de pipelines y calidad de datos con cuarentena.

• Experiencia intermedia a avanzada integrando modelos LLM con almacenes de datos: modelos semánticos, text-to-SQL gobernado, consultas verificadas y evaluación de precisión y repetibilidad.

• Experiencia intermedia diseñando capas de datos para agentes, con trazabilidad a la fuente y fecha de corte, vistas de consumo y control de créditos.

• Experiencia trabajando directamente con usuarios de negocio para definir reglas, homologar catálogos y validar cifras.

• Español nativo o profesional e inglés intermedio, con comprensión de documentación técnica.

• Residencia en México o LATAM y disponibilidad para trabajar de tiempo completo de forma remota.

Habilidades clave

•
Ownership: asumir la responsabilidad de la capa de datos completa y dar seguimiento autónomo hasta su entrega.

•
Rigor con las cifras: validar la exactitud de los resultados y resolver diferencias contra la fuente.

•
Criterio de negocio: acordar las reglas de homologación con el cliente y documentar sus implicaciones.

•
Comunicación clara: explicar diferencias de conciliación a usuarios de negocio y decisiones técnicas a desarrolladores.

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