Data Engineering Lead

Grupo Mariposa

Salary: Gross salary $4000 - 4500
Type: Tiempo completo

Tags: Python Analytics SQL Erlang

Sobre la empresa

Global Mobility Apex, S.A. es una corporación multinacional de bebidas y alimentos, fundada en 1885, con operaciones en más de 14 países y más de 15,000 colaboradores. Contamos con el portafolio de bebidas más grande de la región y alianzas estratégicas con PepsiCo y AB InBev. Nos organizamos en 4 unidades de negocio: apex (transformación), cbc (distribución), beliv (innovación en bebidas) y bia (alimentos). Buscamos talentos que se sumen a nuestra estrategia de expansión y crecimiento, compartiendo nuestros anhelos y aportando su visión para lograr grandes resultados.

Buscamos el "Data Engineering Lead" que lidere la plataforma de datos corporativa en un entorno multi-cloud, con foco en Azure y soporte en Google Cloud Platform (GCP). Este rol define, lidera y escala la estrategia de ingeniería de datos para la región, garantizando una plataforma robusta, gobernada y escalable para analítica avanzada, BI y productos digitales en múltiples países.

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Objetivo del rol

Buscamos incorporar un Data Engineering Lead que lidere la plataforma de datos corporativa en un entorno multi-cloud, con foco principal en Azure y soportecomplementario en Google Cloud Platform (GCP).

Será responsable de definir, liderar y escalar la estrategia de ingeniería de datos para la región, garantizando una plataforma robusta, gobernada y escalable, capaz de soportar analítica avanzada, BI y productos digitales en múltiples países. Este rol combina liderazgo técnico, arquitectura de datos multi-cloud, gobierno, y gestión de equipos, actuando como habilitador clave de la estrategia data-driven de la organización.

Responsabilidades clave

1. Arquitectura de Datos Multi-Cloud (Azure 60% / GCP 40%)

Definir y evolucionar una arquitectura Lakehouse corporativa (Bronze / Silver / Gold) en entornos Azure y GCP.
Liderar el diseño e implementación de soluciones escalables utilizando principalmente Azure, incluyendo:
- Azure Data Lake Storage Gen2 (Data Lake)
- Azure Databricks (Spark / Lakehouse)
- Azure Data Factory (ingesta y orquestación)
- Azure Synapse / Azure SQL / Delta Lake (cuando aplique)
Integrar y operar soluciones complementarias en GCP, tales como:o Cloud Storage
- BigQuery
- Dataflow / Apache Beam
- Dataproc (Spark administrado)
- Vertex AI
Definir estándares de naming, particionamiento, versionado, performance y seguridad comunes entre nubes.

2. Gobierno, Calidad y Seguridad de Datos

Garantizar datos confiables, trazables y gobernados en toda la plataforma.
Diseñar e implementar prácticas de:
- Data Quality (DQ)
- Data Lineage
- Data Catalog / Business Glossary
Implementar controles de seguridad y gobierno mediante:
- Azure Purview / Microsoft Fabric governance (cuando aplique)
- Unity Catalog (Databricks)
- GCP Dataplex / Data Catalog
Asegurar cumplimiento de políticas de acceso, privacidad y auditoría.

3. Orquestación, Automatización y CI/CD

Liderar la orquestación de pipelines ETL/ELT usando:
- Azure Data Factory
- Azure Databricks Jobs
- Cloud Composer (Airflow)
Garantizar pipelines:
- Idempotentes
- Reproducibles
- Versionados
Implementar CI/CD para infraestructura y data pipelines usando:
- Terraform / IaC
- GitHub Actions / Azure DevOps
Supervisar despliegues seguros en ambientes dev / qa / prod.

4. Liderazgo de Equipos y Stakeholders

Liderar y mentorizar equipos de Data Engineers en distintos países.
Definir estándares de ingeniería y promover buenas prácticas de desarrollo (Python, SQL, Spark).
Actuar como punto de enlace entre:
- Negocioo Analytics & Data Science
- BI
- Cloud & Security
- Proveedores tecnológicos
Traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas escalables y sostenibles.

5. Optimización de Costos y Performance

Optimizar costos y performance en:
- Azure Databricks y ADLS
- BigQuery y Dataflow
Diseñar estrategias de:
- Particionado y clustering
- Gestión de workloads
- Control de consumo y costos
Promover mejora continua de la arquitectura y tooling.

Requisitos

Formación

Licenciatura o Maestría en Ingeniería, Sistemas, Computación, Data Science o carreras afines.

Experiencia

+7 años de experiencia en Ingeniería de Datos.
Experiencia liderando plataformas de datos en Azure (imprescindible).
Experiencia comprobada en GCP (deseablem y plus).
Dominio de arquitecturas Lakehouse / Medallion (Bronze / Silver / Gold).
Experiencia sólida en:
- SQL avanzado
- Python
- Spark / Databricks
Experiencia liderando equipos técnicos.

Deseable

Experiencia en CPG / Retail / Consumo Masivo.
Conocimiento de Data Governance y Data Mesh (conceptual).
Experiencia en entornos multi-país y multi-negocio.

Retos del puesto

Escalar una plataforma de datos multi-cloud a nivel regional.
Estandarizar arquitectura y prácticas entre Azure y GCP.
Garantizar calidad, seguridad y gobierno en entornos complejos.
Balancear velocidad, performance y costos.
Habilitar datos confiables para analítica avanzada y productos digitales.

Health coverage Grupo Mariposa pays or copays health insurance for employees.

Computer provided Grupo Mariposa provides a computer for your work.

Informal dress code No dress code is enforced.

Vacation over legal Grupo Mariposa gives you paid vacations over the legal minimum.

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