Un Data Engineer en Skydropx tiene la responsabilidad de recolectar y preprocesar datos de diferentes fuentes, así como diseñar y construir pipelines de datos eficientes. Usa herramientas ETL como Matillion para garantizar que la recolección, transformación y carga de datos (ETL) se realice de manera automatizada. También se encarga de integrar datos de APIs externas y contribuir al diseño de arquitecturas para manejar grandes volúmenes de datos utilizando tecnologías como Python y SQL.

Para ser un Data Engineer en Skydropx, necesitas tener una formación en campos como Ingeniería, Matemáticas o áreas afines. Es fundamental contar con experiencia fuerte en programación, especialmente en Python, así como un manejo avanzado de SQL. Además, la experiencia en la manipulación de datos a gran escala y en el uso de herramientas ETL como Matillion es crucial. También es importante tener conocimiento sobre bases de datos relacionales y no relacionales.

En Skydropx, los Data Engineers utilizan herramientas ETL como Matillion, SSIS y Oracle para construir y gestionar flujos ETL que facilitan la recolección y transformación de datos. Estas herramientas son esenciales para optimizar los procesos y asegurar que los datos se carguen con eficacia.

Skydropx ofrece un salario competitivo y negociable basado en la experiencia y habilidades del candidato. El trabajo es 100% remoto, y se puede disfrutar de un horario flexible, especialmente en épocas de nuevos lanzamientos. Además, se prioriza el crecimiento y desarrollo profesional, brindando un espacio para aprender y evolucionar dentro de la empresa.

El ambiente laboral en Skydropx es dinámico, ambicioso y multicultural. Estamos dedicados a innovar en la logística, y como Data Engineer, serás parte de una misión regional que se enfoca en ayudar a los negocios de LATAM a manejar sus necesidades logísticas. Collaborarás con un equipo de personas visionarias que comparten un comprometido enfoque en el crecimiento y cambio.

Es importante que hables sobre tus proyectos anteriores donde hayas utilizado Python. Menciona las bibliotecas que utilizaste como NumPy o Pandas y cómo ayudaron a resolver problemas relacionados con datos. Trata de dar ejemplos específicos que demuestren tu capacidad para escribir código eficiente.

Al diseñar un pipeline ETL, discutiría los pasos clave: la extracción de datos desde diversas fuentes, la transformación que incluiría limpieza y enriquecimiento, y la carga en la base de datos de destino. Delénate sobre las herramientas que usarías, como Matillion, y cómo optimizarías cada uno de estos pasos.

Comparta tu enfoque sobre cómo identificas y gestionas valores nulos y outliers. Puedes mencionar técnicas como imputación para manejar nulos y métodos de detección de outliers como el IQR o Z-scores. Esto muestra que comprendes la importancia de tener datos de calidad.

Describe tu experiencia con diferentes tipos de bases de datos. Si has trabajado con SQL y NoSQL, menciona ejemplos específicos de cómo has utilizado cada uno en tus proyectos. Esto demuestra versatilidad y un amplio conocimiento en la gestión de datos.

Puedes hablar sobre estrategias como el uso de índices, evitar SELECT *, y la importancia de la normalización. También menciona cómo analiza el rendimiento de las consultas y ajusta según sea necesario para garantizar la eficiencia.

Describe el proceso de autenticación y cómo manejas el consumo de la API, así como cualquier herramienta o biblioteca de Python que uses para esto. Destacar el valor de los datos externos que aportan a tus análisis también es útil.

Explica que un data lake almacena datos en su formato bruto, lo que permite manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, mientras que un data warehouse organiza los datos en un formato estructurado y optimizado para consultas. Esta explicación muestra tu comprensión de la arquitectura de datos.

Habla sobre las maneras en que continúas aprendiendo, como asistir a webinars, tomar cursos en línea, participar en comunidades de datos o leer artículos de investigación. Esto demuestra tu compromiso con el desarrollo profesional continuo.

La documentación es crucial para cualquier proyecto técnico. Puedes explicar cómo ayuda en la colaboración, la mantenibilidad y la transferencia de conocimiento. Comparta ejemplos donde la buena documentación hizo la diferencia en tus proyectos.

Comparte sobre herramientas o metodologías que utilizas para gestionar tus tareas, como Agile, Kanban, o simplemente listas de verificación. Resaltar cómo equilibras múltiples prioridades y cumples con los plazos es fundamental.