Sr Data Engineer

Como Sr Data Engineer en Toku, tus responsabilidades incluyen implementar soluciones enfocadas a datos, colaborar con el equipo en el diseño y prueba de funcionalidades, mantener la infraestructura de datos y asegurar la calidad de estos. Esto te permitirá impactar directamente en cómo la empresa utiliza los datos para la toma de decisiones estratégicas.

En Toku, buscamos a alguien con experiencia avanzada en Python y SQL, así como en herramientas de procesamiento de datos como Databricks y Apache Spark. También es esencial tener conocimientos en arquitecturas de datos escalables y habilidades en bases de datos relacionales y no relacionales. La capacidad de trabajar con herramientas de orquestación de datos y asegurar la calidad también es fundamental.

El ambiente de trabajo en Toku para un Sr Data Engineer es colaborativo y dinámico. Fomentamos la comunicación abierta y el intercambio de ideas, permitiendo que cada miembro del equipo contribuya con su perspectiva. También valoramos el trabajo flexible, combinado con la sinergia que se logra cuando el equipo se encuentra en la oficina.

Toku se compromete con el desarrollo profesional de sus empleados, ofreciendo $500 al año para libros, cursos en línea y capacitaciones. Esto se complementa con un ambiente que promueve el aprendizaje, permitiendo a los ingenieros de datos crecer y actualizar sus habilidades constantemente.

Además de un salario competitivo, un Sr Data Engineer en Toku disfruta de beneficios como stock options, seguro complementario de salud, vacaciones generosas y un Macbook que se convierte en tuyo después de un año. También ofrecemos actividades mensuales y un bono para aquellos que deseen trabajar en nuestra oficina en México.

Para implementar una solución, comenzaría por analizar los requisitos del negocio y colaborar con otros miembros del equipo para delinear el diseño. A continuación, elegiría las herramientas adecuadas basadas en la complejidad de los datos y garantizaría que la infraestructura sea escalable y confiable, utilizando tecnologías como AWS o Azure.

He trabajado en el diseño y mantenimiento de flujos de datos que integran diversas fuentes. Una parte crucial es monitorizar y asegurar que estos flujos eran eficientes y escalables, utilizando herramientas como Apache Spark y Airflow para orquestar distintos pipelines.

Para asegurar la calidad de los datos, implementaría pruebas automatizadas en los pipelines y establecería métricas de calidad para evaluar la integridad de los datos. Además, realizaría revisiones exhaustivas de los modelos de datos y las transformaciones aplicadas.

He trabajado con tecnologías como Kafka y Spark Streaming para el procesamiento en tiempo real. Implementando estas herramientas, he podido procesar flujos de datos a medida que llegan, logrando análisis casi instantáneos y mejorando la toma de decisiones.

Es crucial considerar la escalabilidad y el rendimiento de la arquitectura. Incorporar un Data Lake o Data Warehouse según las necesidades de almacenamiento y consulta, así como asegurar que la arquitectura permita un fácil acceso a los datos sería una prioridad.

La colaboración es clave en proyectos de datos. Utilizo flujos de trabajo colaborativos como Git Flow para asegurar que todos los miembros del equipo estén en la misma página y se pueda integrar fácilmente el trabajo de todos, promoviendo un ambiente de comunicación abierta.

Para el diseño y modelado, empiezo por entender las necesidades de negocio y las preguntas a responder. Desde ahí, aplico principios de modelado dimensional y normalización para asegurar que los datos sean fácilmente accesibles y analíticos a largo plazo.

Ciertamente. Hubo un caso donde los datos provenientes de múltiples fuentes eran inconsistentes. Implementé un proceso de limpieza y transformación que incluyó validaciones y reconciliaciones que nos ayudaron a unificar la información, permitiendo un análisis correcto y efectivo.

Sigo principios de programación limpia, asegurando que el código esté bien comentado y modularizado. Utilizo convenciones de nomenclatura coherentes y me esfuerzo por hacer que las funciones sean breves y específicas, lo que facilita que otros entendiesen y mantuviesen el código.

Tengo experiencia con AWS y GCP, utilizando servicios como BigQuery y S3 para el almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala. En proyectos anteriores, configuro bases de datos en la nube para garantizar que el acceso y la escalabilidad fueran óptimos para el análisis de datos.