About this role
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 Principal Data Engineer desempeñará un papel clave como líder técnico en el diseño,
desarrollo e implementación de nuestra plataforma de datos. Será fundamental para definir la
arquitectura y la dirección técnica de la plataforma a varios años, participará directamente en la
resolución de los desafíos más complejos relacionados con el procesamiento de datos en
tiempo real y por lotes (batch), y brindará mentoría a ingenieros de niveles junior e intermedio
para elevar los estándares de ingeniería de todo el equipo.
El candidato ideal combina una sólida experiencia práctica en sistemas de datos distribuidos y
procesamiento de datos en streaming con el criterio necesario para tomar decisiones
arquitectónicas de largo plazo, la capacidad de influir y alinear equipos sin autoridad jerárquica
directa y un compromiso genuino con el desarrollo profesional de otros ingenieros.
SOBRE TI
Eres un líder técnico con experiencia práctica que diseña plataformas completas, no solo
pipelines de datos. Te sientes igualmente cómodo desarrollando código para entornos de
producción, defendiendo decisiones arquitectónicas durante revisiones de diseño, colaborando
con ingenieros junior para resolver problemas complejos y explicando las ventajas y desventajas
de distintas soluciones a líderes ejecutivos.
Cuentas con:
- Conocimiento experto de los servicios de datos de Google Cloud Platform (GCP),
especialmente BigQuery, Pub/Sub, Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer y Cloud
Storage.
- Amplia experiencia en el diseño de arquitecturas en tiempo real y orientadas a eventos,
incluyendo semánticas de procesamiento exactamente una vez (exactly-once), manejo
de datos que llegan con retraso y evolución de esquemas.
- Dominio avanzado de Python y SQL, así como de frameworks de transformación de
datos como dbt.
- Experiencia comprobada definiendo la dirección técnica de plataformas utilizadas por
múltiples equipos y liderando su implementación a lo largo de varios trimestres.
- 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.
- Interés genuino en desarrollar ingenieros junior y fomentar una cultura de ingeniería
sólida.
RESPONSABILIDADES DEL DÍA A DÍA
Arquitectura de la plataforma de datos, desarrollo y estrategia técnica
- Desarrollar implementaciones de referencia, frameworks y bibliotecas reutilizables que
puedan ser adoptadas por otros ingenieros, incluyendo plantillas de ingesta de datos,
patrones de dbt y Airflow, y módulos de IaC en Pulumi.
- Liderar el diseño de pipelines de datos en tiempo real utilizando Pub/Sub y Dataflow,
incluyendo esquemas de eventos, registros y evolución de esquemas, procesamiento
exactly-once, gestión de marcas de tiempo (watermarking) y manejo de datos que llegan
con retraso.
- 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).
- Liderar la respuesta ante incidentes graves relacionados con los datos, realizar análisis
posteriores a incidentes sin atribución de culpas (blameless postmortems) e impulsar
soluciones estructurales para prevenir su recurrencia.
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.
- Evaluar e impulsar la adopción de tecnologías emergentes, incluyendo flujos de trabajo
de ingeniería asistidos por inteligencia artificial y herramientas de datos basadas en
modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), manteniendo altos estándares de calidad y
seguridad.
REQUISITOS Y EXPERIENCIA
Experiencia y habilidades requeridas
- Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Sistemas de
Información o un campo técnico relacionado, o experiencia equivalente.
- Más de 12 años de experiencia en Ingeniería de Datos, Data Warehousing o entornos de
Big Data.
- Al menos 2 años de experiencia en un rol de liderazgo técnico (Tech Lead), definiendo la
dirección técnica de múltiples equipos.
- Experiencia demostrable brindando mentoría y desarrollando ingenieros de niveles
junior e intermedio.
- Trayectoria comprobada en el diseño y operación de plataformas de datos en tiempo
real y de gran volumen en entornos de producción, por ejemplo, plataformas que
procesan miles de millones de eventos al día.
- Experiencia de nivel experto con GCP: BigQuery, Pub/Sub, Dataflow (Apache Beam),
Cloud Composer (Airflow) y Cloud Storage. También se considerará experiencia con AWS.
- Dominio experto de Python y SQL, así como experiencia con dbt en entornos de
producción.
- Conocimiento profundo de conceptos de procesamiento de datos en streaming,
incluyendo tiempo del evento frente al tiempo de procesamiento, ventanas de
procesamiento (windowing), marcas de tiempo (watermarks), entrega exactly-once y
mecanismos de control de presión (backpressure); experiencia con Kafka, Flink o Spark.
- Conocimiento experto en modelado de datos para analítica, incluyendo modelado
dimensional, modelado de eventos y formatos de tablas lakehouse como Apache
Iceberg.
- Amplia experiencia con Infraestructura como Código (Pulumi o Terraform), CI/CD y
pruebas automatizadas para pipelines de datos.
- Experiencia demostrable gestionando la confiabilidad de los datos, incluyendo objetivos
de nivel de servicio (SLO), observabilidad de datos, gestión de incidentes y análisis
posteriores a incidentes.
- Experiencia comprobada en la reducción de costos de plataformas de datos en la nube a
gran escala.
- Excelentes habilidades de comunicación escrita, verbal y de presentación, incluyendo la
elaboración de documentos de diseño y la comunicación con audiencias técnicas y
ejecutivas.
Requisitos deseables
- Experiencia en empresas de suscripción, plataformas de video en streaming (OTT),
medios de comunicación u organizaciones deportivas, incluyendo datos de calidad de
reproducción, interacción de usuarios y publicidad en plataformas con anuncios (AVOD).
- Experiencia dando soporte a cargas de trabajo de Machine Learning y Ciencia de Datos,
incluyendo pipelines de características (feature pipelines), características en tiempo real
y datos para sistemas de recomendación y personalización.
- Experiencia con contratos de datos (data contracts), registros de esquemas (schema
registries) y herramientas de catalogación o trazabilidad de datos (data lineage).
REQUISITOS DE ELEGIBILIDAD
-
Disponibilidad para trabajar en 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.