Data Engineering Lead en Grupo Mariposa

Sobre la empresa

Grupo Mariposa 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.

Esta oferta laboral está en Get on Board.

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.