Data Engineer

El Data Engineer en Toku es responsable de implementar soluciones que promuevan un entorno empresarial basado en datos. Esto incluye colaborar con el equipo para definir requisitos, diseñar soluciones, y asegurar la calidad de los datos. También tendrás que crear y mantener la infraestructura que soporte el flujo de datos y desarrollar capas de datos que puedan ser utilizadas por otras áreas de la empresa.

Las habilidades esenciales para un Data Engineer en Toku incluyen conocimiento en Python, SQL, modelado dimensional de datos, y comprensión de flujos de trabajo colaborativos usando Git. Estos conocimientos son fundamentales para manejar y procesar datos de manera eficaz.

Toku ofrece varios beneficios significativos para sus Data Engineers, incluyendo 6 semanas de vacaciones al año, opciones de acciones, un Macbook que se convierte tuyo después de un año, y un presupuesto de $500 para desarrollo profesional en libros y cursos. Además, contamos con flexibilidad para trabajar desde casa y sorteos mensuales de bonos.

Un Data Engineer en Toku debe tener conocimientos en Python y SQL, así como experiencia con herramientas de procesamiento de datos como DBT, Apache Spark y plataformas en Google Cloud como BigQuery. También es beneficioso tener experiencia con bases de datos relacionales y no relacionales.

El horario de trabajo para el Data Engineer en Toku es de lunes a jueves de 9:00 a 18:30, y los viernes hasta las 16:00, extendiéndose hasta las 14:00 en verano. Apreciamos la colaboración presencial, por lo que se espera que asistas a la oficina el 50% del tiempo.

Al responder, destaca tus proyectos específicos donde hayas utilizado Python y SQL, explicando cómo esas habilidades contribuyeron a resolver problemas de datos o mejorar procesos. Proporciona ejemplos concretos y menciona las bibliotecas o frameworks que hayas utilizado.

Puedes discutir las herramientas o metodologías que utilizaste para validar y limpiar los datos, como pruebas de integridad o calidad. Mencionar cómo involucraste a otros equipos en el proceso puede reforzar tu enfoque colaborativo.

Comparte un ejemplo específico de un desafío relacionado con la creación de flujos de datos. Describe el problema, tu enfoque para solucionarlo y el resultado final, enfatizando tu capacidad de adaptación y resolución de problemas.

Es importante mencionar cualquier experiencia que tengas con herramientas específicas como Airflow. Explica cómo las has utilizado para gestionar pipelines de datos y cualquier resultado que lograste al mejorar la eficiencia de esos procesos.

Discute tu enfoque para la priorización, ya sea mediante metodologías ágiles o estableciendo criterios que permitan evaluar la urgencia e impacto de cada tarea. Esto puede incluir colaborar con diferentes partes interesadas para alinear prioridades.

Es bueno compartir una experiencia donde colaboraste con otros, ya sea en la definición de requisitos o en la construcción de soluciones. Resalta tu capacidad para comunicar ideas y tu flexibilidad para integrar retroalimentación.

Responde explicando las diferencias clave entre estas bases de datos y menciona contextos específicos donde cada tipo es más útil. Esto subraya tu comprensión técnica y tu capacidad para elegir la mejor herramienta según el problema.

Menciona los recursos que utilizas, como conferencias, cursos en línea o comunidades profesionales. Demuestra tu pasión por el aprendizaje continuo y cómo incorporas ese conocimiento en tu trabajo.

Discute la relevancia de la calidad de los datos y la colaboración con otros equipos para el éxito de un proyecto. Esto muestra tu comprensión holística de cómo se integran los datos dentro de una organización.

Sé auténtico y expresa tu interés en los proyectos y la cultura de Toku. Menciona aspectos específicos del trabajo y cómo se alinean con tus metas profesionales. Esto también muestra que investigaste sobre la empresa.