Data Engineer Mid

¿Quiénes somos?Somos una startup HR tech con desarrollo en plataforma. Nuestra plataforma ayuda a las compañías a enriquecer y potenciar sus procesos de evaluación y formación para colaboradores. Lo logramos a través de módulos especializados que incluyen: edición y visualización de objetivos (con OKR's), evaluación de cumplimiento de metas y programación de rutas de aprendizaje enfocadas en mejorar habilidades y competencias.Nuestro objetivo es impulsar el crecimiento profesional de los colaboradores, permitiéndoles desarrollarse junto con la empresa y crear equipos de alto desempeño.En Lapzo, trabajamos para crear culturas de aprendizaje continuo, maximizando el potencial humano dentro de las organizaciones.Por ello, valoramos profundamente:La autogestión y la adaptabilidad.La comunicación y la colaboración efectiva.La orientación a resultados, la resolución de problemas y, sobre todo, la orientación al cliente.Resumen de la posiciónBuscamos un Data Engineer Middle que contribuya a la construcción y evolución de la infraestructura de datos de Lapzo, integrando distintas fuentes de información y asegurando que los datos sean confiables, accesibles y útiles para la toma de decisiones.Además de trabajar directamente en procesos de ingeniería de datos, buscamos un perfil con capacidad para analizar información, construir reportes y participar en la definición de indicadores junto con diferentes áreas del negocio.Por el nivel de experiencia de la posición, tendrá autonomía para dar seguimiento a iniciativas de Data, coordinar entregables y colaborar directamente con stakeholders técnicos y de negocio.Responsabilidades:Diseñar, construir y mantener pipelines de datos utilizando SQL, Python y procesos ETL/ELT, asegurando estabilidad, eficiencia y escalabilidad.Participar en la construcción y mantenimiento del Data Lake / Data Warehouse, estructurando la información para facilitar su análisis y consumo por diferentes áreas.Integrar información proveniente de bases de datos, APIs, plataformas SaaS y otras fuentes utilizadas dentro de Lapzo.Implementar validaciones y controles de calidad para identificar inconsistencias, duplicados, errores o pérdida de información.Documentar fuentes de datos, transformaciones, reglas de negocio y procesos relevantes para mantener trazabilidad sobre la información.Colaborar con diferentes áreas en la definición y estandarización de KPIs y métricas, asegurando consistencia entre fuentes y reportes.Construir análisis, reportes y dashboards que permitan identificar tendencias, oportunidades y áreas de mejora para el negocio.Traducir necesidades de negocio en requerimientos de datos y comunicar hallazgos de manera clara a perfiles técnicos y no técnicos.Identificar procesos manuales de extracción, transformación, análisis o reportería que puedan ser automatizados.Dar seguimiento a iniciativas y entregables del área de Data, apoyando en la organización y priorización de proyectos cuando sea necesario.Colaborar con perfiles de Data, Tecnología, Producto y otras áreas para asegurar que las soluciones desarrolladas respondan a las necesidades del negocio.Requisitos:3 a 4 años de experiencia trabajando en áreas de datos.Al menos 2 años de experiencia en Data Engineering, trabajando con integración de fuentes, pipelines, ETL/ELT o procesamiento de datos.Dominio avanzado de SQL.Experiencia intermedia-avanzada trabajando con Python para procesamiento, transformación o automatización de datos.Conocimiento de arquitectura y modelado de datos, incluyendo conceptos de Data Lake y Data Warehouse.Experiencia integrando información mediante APIs, bases de datos y diferentes fuentes de datos.Experiencia construyendo reportes, dashboards o análisis para áreas de negocio.Conocimiento de alguna herramienta de Business Intelligence, como Power BI, Looker, Tableau, Metabase o similar.Capacidad para interpretar requerimientos de negocio y convertirlos en soluciones de datos.Experiencia dando seguimiento o coordinando iniciativas, proyectos pequeños o entregables entre diferentes personas o áreas.Comunicación clara con perfiles técnicos y no técnicos.Autonomía, organización y capacidad para priorizar tareas en un entorno dinámico.Será un plus contar con experiencia en herramientas o tecnologías como BigQuery, Snowflake, Redshift, dbt, Airflow, Prefect, GCP, AWS o equivalentes.También valoraremos experiencia previa en startups, SaaS o equipos de datos pequeños en los que hayas tenido exposición tanto a ingeniería como a análisis de datos.Condiciones de trabajoTipo de puesto: Tiempo completo.Modalidad: 100% remota.Horario: Lunes a viernes.Rango salarial: $35,000 a $40,000 MXN mensuales, dependiendo de experiencia. Show more Show less