Overview Reclutador: Daniela Gaviño. Ubicación: Ciudad de México. Industria: Productos de consumo. Modalidad de trabajo: Híbrida. Senior Data Engineer con experiencia para diseñar, construir y mantener infraestructura de datos escalable en Microsoft Azure. Liderará decisiones arquitectónicas, mentoría a ingenieros junior y asegurará que nuestra plataforma de datos cumpla con los estándares empresariales de seguridad y rendimiento. Responsibilities Liderar el diseño de soluciones de datos de punta a punta utilizando Azure Databricks, Unity Catalog, Azure Data Factory y Azure SQL Databases. Arquitecturar y mantener infraestructura de datos dentro de redes virtuales privadas, garantizando el cumplimiento de políticas de seguridad y requisitos de gobernanza. Construir y optimizar pipelines ETL/ELT complejos usando Azure Data Factory y workflows de Databricks. Implementar y gestionar gobernanza de datos, controles de acceso, trazabilidad y administración de metadatos mediante Unity Catalog. Ajustar trabajos de Spark, optimizar tablas Delta Lake y asegurar un rendimiento eficiente de consultas en toda la plataforma. Guiar y mentorizar a ingenieros de datos junior, realizar revisiones de código y establecer mejores prácticas de ingeniería. Colaborar con data scientists, analistas y stakeholders de negocio para entender requerimientos y entregar soluciones. Crear y mantener documentación técnica, diagramas arquitectónicos y runbooks. Requisitos Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos, con 3+ años enfocados en servicios de datos de Azure. Experiencia práctica profunda con Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure SQL Database y Azure Networking (VNets, Private Endpoints, NSGs). Experiencia comprobada implementando Unity Catalog para gobernanza y gestión de accesos. Dominio de Python, SQL y PySpark. Capacidad demostrada para diseñar arquitecturas de datos escalables, seguras y rentables. Experiencia implementando soluciones de datos en entornos privados/seguros sin endpoints públicos. Sólido entendimiento de modelado dimensional, Data Vault y patrones modernos de Lakehouse. Experiencia con Terraform, ARM Templates o Bicep para despliegue de recursos en Azure. Familiaridad con Azure DevOps o GitHub Actions para despliegue de pipelines de datos. Calificaciones deseables: Certificaciones de Azure (DP-203, AZ-305 o similares). Experiencia con arquitectura Medallion (Bronze/Silver/Gold). Conocimiento de técnicas de optimización de Delta Lake. Experiencia con streaming en tiempo real usando Structured Streaming o Event Hubs. Experiencia en industrias reguladas (finanzas, salud) con requisitos estrictos de cumplimiento. Stack Tecnológico Compute: Azure Databricks (con Unity Catalog) Orquestación: Azure Data Factory Almacenamiento: Azure Data Lake Storage Gen2, Delta Lake Base de datos: Azure SQL Database Networking: Private Endpoints, VNets, NSGs, Private Link Lenguajes: Python, SQL, PySpark DevOps: Azure DevOps, Git, Terraform Habilidades Trabajo bajo presión, calidad en el trabajo y orientado a resultados. Beneficios y Sobre Capgemini Te encantarán algunas razones para trabajar en Capgemini: experiencia de reclutamiento y onboarding, entorno colaborativo basado en valores. Ofrecemos un environment de trabajo con valores: Honestidad, Audacia, Confianza, Libertad, Espíritu de Equipo, Modestia y Diversión. Nuestras oficinas centrales están en París, Francia y presencia en más de 50 países, México, CDMX, Aguascalientes y Monterrey. Te dejamos el aviso legal: En Capgemini México, el objetivo es atraer al mejor talento y lograr un ambiente laboral diverso e inclusivo por lo que no se discrimina por raza, sexo, orientación sexual, identidad o expresión de género o cualquier otra característica. Todas las solicitudes son bienvenidas y serán consideradas para concurso con base en el mérito. Usaremos tus datos para procesos de selección según nuestro aviso de privacidad: #J-18808-Ljbffr