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SOBRE EL PUESTO Y EL EQUIPO
En TelevisaUnivision, somos la empresa líder mundial de medios de comunicación en español,
llegando a millones de consumidores a través de plataformas digitales, streaming, redes
sociales, audio, televisión lineal y eventos en vivo. A medida que continuamos expandiendo
nuestra plataforma global de streaming, ViX, estamos realizando importantes inversiones en
tecnología, datos e innovación para ofrecer experiencias excepcionales a nuestros suscriptores e
impulsar el crecimiento sostenible del negocio a largo plazo.
El equipo de Ingeniería de Datos (Data Engineering) diseña, desarrolla y opera pipelines de
datos de gran volumen y alta velocidad que impulsan ViX. Estos incluyen eventos de
reproducción e interacción de usuarios, datos de suscripciones, información publicitaria y el
almacén de datos analíticos (data warehouse), que permite transformar esta información en
decisiones de negocio. El equipo colabora estrechamente con las áreas de Ingeniería, Producto,
Ciencia de Datos y Analítica de TelevisaUnivision.
El Senior Data Engineer desempeñará un papel clave en el diseño, desarrollo e implementación
de nuestra plataforma de datos para streaming. Será responsable de gestionar integralmente
pipelines de datos en producción, desde la ingesta en tiempo real hasta la transformación de
datos estructurados y preparados para su análisis. Asimismo, colaborará con los equipos de
Ciencia de Datos, Analítica y Producto para comprender sus necesidades de información y llevar
las iniciativas hasta su implementación.
El candidato ideal combina sólidos conocimientos técnicos con una mentalidad colaborativa,
pasión por resolver desafíos complejos relacionados con los datos y compromiso con la entrega
de soluciones de alta calidad a gran escala.
SOBRE TI
Eres un profesional de Ingeniería de Datos que se desenvuelve con éxito en entornos dinámicos
y colaborativos, y disfruta transformando datos complejos en información de valor para el
negocio.
Cuentas con:
• Amplia experiencia en plataformas modernas de datos en la nube, especialmente
Google Cloud Platform (GCP), incluyendo BigQuery, Pub/Sub, Dataflow y Cloud
Composer.
• Dominio avanzado de Python, SQL y frameworks de transformación de datos como dbt.
• Experiencia práctica en el desarrollo de pipelines de datos a gran escala, tanto por lotes
(batch) como en tiempo real (streaming).
• Experiencia trabajando con sistemas distribuidos a gran escala y tecnologías de Big Data,
incluyendo Spark y Hadoop.
• Experiencia con herramientas de Infraestructura como Código (IaC), como Pulumi o
Terraform.
• Excelentes habilidades de resolución de problemas y capacidad para diseñar soluciones
escalables y eficientes.
• Gran atención al detalle y capacidad para gestionar múltiples prioridades de manera
efectiva.
• Excelentes habilidades de comunicación y colaboración, con capacidad para trabajar con
equipos técnicos y no técnicos.
• Mentalidad de mejora continua y pasión por la mentoría y el intercambio de
conocimientos.
RESPONSABILIDADES DEL DÍA A DÍA
Desarrollo de la plataforma de datos
• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos por lotes (batch) escalables,
confiables y eficientes utilizando Airflow (Cloud Composer), Python, SQL y dbt.
• Desarrollar y mantener pipelines de ingesta de datos en tiempo real que permitan
transferir datos de eventos desde Pub/Sub hacia Cloud Storage y BigQuery mediante
Dataflow.
• Desarrollar y optimizar modelos dimensionales de datos y flujos de trabajo dentro del
almacén de datos analíticos (data warehouse) para respaldar iniciativas de reportes,
analítica, Machine Learning y Producto.
• Gestionar integralmente los pipelines asignados, desde su diseño y desarrollo hasta las
pruebas, implementación y soporte en producción.
• Garantizar la calidad, integridad, seguridad y disponibilidad de los datos en todo el
ecosistema.
Colaboración multifuncional
• Colaborar con Gerentes de Producto, Científicos de Datos, Analistas y equipos de
Ingeniería para comprender los requerimientos del negocio y traducirlos en soluciones
técnicas.
• Contribuir a las discusiones sobre arquitectura de datos y a la estrategia de largo plazo
de la plataforma.
• Trabajar con las distintas partes interesadas para identificar oportunidades de mejora de
procesos y eficiencia operativa.
Rendimiento y optimización
• Optimizar el almacenamiento, procesamiento y orquestación de datos para mejorar el
rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia de costos, incluyendo los costos de consultas
y almacenamiento en BigQuery.
• Monitorear, diagnosticar y resolver problemas relacionados con los pipelines y la
plataforma de datos, así como contribuir a las revisiones de incidentes.
• Implementar mejores prácticas de gobierno de datos, observabilidad, pruebas e
integración y entrega continuas (CI/CD).
Liderazgo y contribución al equipo
• Brindar mentoría y apoyo a ingenieros de datos junior mediante orientación técnica,
revisiones de código e intercambio de conocimientos.
• Contribuir a las decisiones arquitectónicas y a la definición de mejores prácticas de
ingeniería.
• Participar en entrevistas técnicas y apoyar el desarrollo de un equipo de Ingeniería de
Datos de alto desempeño.
REQUISITOS Y EXPERIENCIA
Experiencia y habilidades requeridas
• Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Sistemas de
Información o un campo técnico relacionado.
• Más de 7 años de experiencia en Ingeniería de Datos, Data Warehousing o entornos de
Big Data.
• Dominio avanzado de Python y SQL.
• Experiencia práctica en el desarrollo y gestión integral de pipelines de datos de nivel
productivo, desde su diseño hasta su operación.
• Amplia experiencia con Google Cloud Platform (GCP), incluyendo BigQuery, Cloud
Storage, Pub/Sub, Dataflow y Cloud Composer. También se considerará experiencia con
AWS.
• Experiencia con herramientas de orquestación de flujos de trabajo y transformación de
datos, como Airflow y dbt.
• Experiencia en el desarrollo de pipelines de datos en tiempo real o casi en tiempo real.
• Sólido conocimiento de las mejores prácticas de almacenamiento de datos (data
warehousing), incluyendo modelado relacional y dimensional.
• Experiencia con herramientas de Infraestructura como Código (IaC), como Pulumi o
Terraform.
• Sólido conocimiento de frameworks de procesamiento distribuido de datos, incluyendo
Spark.
• Fuertes habilidades analíticas, de diagnóstico y resolución de problemas.
Requisitos deseables
• Experiencia brindando soporte a flujos de trabajo de Machine Learning y Ciencia de
Datos.
• Familiaridad con herramientas de observabilidad de datos, frameworks de calidad de
datos y prácticas de integración y entrega continuas (CI/CD).
• Experiencia trabajando en organizaciones de suscripción, medios de comunicación,
plataformas de streaming o productos digitales.
REQUISITOS DE ELEGIBILIDAD
• Disponibilidad para trabajar en Santa Fe, Ciudad de México.
• Se verificará la experiencia laboral y académica.
Univision es un empleador que ofrece equidad e igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de sexo, identidad de género, orientación sexual, raza, color, religión, origen nacional, discapacidad, estado de veterano protegido, edad o cualquier otra característica protegida por la ley.
