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Acerca de GBM En GBM estamos seguros de que invertir es la única forma de conseguir libertad y un mejor futuro, y somos orgullosamente uno de los principales promotores de inversión a nivel nacional e internacional. Trabajamos día a día para crear las mejores soluciones institucionales y empresariales y, además, para construir de la mano de todos nuestros expertos la plataforma de inversión que va a cambiar la realidad de millones de personas al ofrecerles acceso a la inversión de manera segura, inteligente y simple. Somos una organización de gestión de patrimonio y activos y banca privada con 40 años de experiencia, inversión digital innovadora y productos de ahorro. Nuestra misión es permitir vidas significativas a través de soluciones financieras inteligentes. México, Ciudad de México, Santa Fe Full time job Objetivo El rol de Data Engineer IV tiene como objetivo diseñar, construir y mantener soluciones de ingeniería de datos que permitan integrar, transformar y disponibilizar información de forma confiable, escalable y eficiente, con especial enfoque en el uso de bases de datos de grafos como Neo4j y consultas mediante Cypher. La persona en este rol participará en el desarrollo de pipelines, modelos de datos y estructuras analíticas que ayuden a representar relaciones complejas entre entidades, habilitando casos de uso de negocio, análisis avanzado y toma de decisiones basada en datos. Se espera que colabore con equipos técnicos y de negocio para entender necesidades, proponer soluciones de datos y asegurar buenas prácticas de calidad, performance, documentación y mantenibilidad. Funciones principales El Data Engineer IV será responsable de desarrollar, mantener y optimizar soluciones de datos que permitan integrar, transformar, modelar y disponibilizar información confiable para consumo analítico y operativo. Responsabilidades del día a día Diseñar, desarrollar, probar y mantener procesos ETL/ELT que integren información desde fuentes transaccionales, operativas, legacy o externas hacia capas de Data Lake, Data Warehouse o plataformas analíticas. Diseñar e implementar modelos dimensionales, incluyendo tablas de hechos, dimensiones, catálogos, relaciones y agregados. Contribuir al diseño de modelos de datos orientados a grafos, particularmente en Neo4j, cuando el caso de uso requiera representar relaciones complejas entre entidades. Analizar estructuras de origen, entender reglas de negocio, mapear campos, aplicar transformaciones y asegurar conciliación entre sistemas fuente y modelos destino. Crear y mantener diccionarios de datos, linaje técnico, reglas de transformación, definiciones de columnas, fuentes de origen y criterios de uso de los modelos desarrollados. Documentar nodos, relaciones, propiedades y consultas cuando se desarrollen soluciones en bases de datos de grafos. Asegurar que tablas, vistas, columnas, llaves y campos de control cumplan con estándares corporativos de nomenclatura, trazabilidad y gobierno de datos. Implementar controles de calidad, reglas de completitud, unicidad, consistencia, reconciliación y monitoreo. Asegurar integridad de relaciones y consistencia en modelos de datos en grafo. Identificar oportunidades de mejora en tiempos de ejecución, costos de procesamiento, diseño físico de tablas, particionamiento, consultas SQL, jobs distribuidos y cargas incrementales. Optimizar consultas Cypher y estructuras en Neo4j para mejorar tiempos de respuesta, escalabilidad y mantenibilidad. Investigar, diagnosticar y corregir fallas en pipelines, inconsistencias de datos, problemas de disponibilidad o errores derivados de cambios en fuentes de origen. Trabajar con analistas, científicos de datos, dueños de producto, negocio, arquitectura, gobierno de datos y otros equipos técnicos. Participar en revisiones de código, pruebas, versionamiento, despliegues y controles de cambios. Responsabilidades estratégicas Habilitar dominios analíticos bien modelados, documentados y reutilizables para que los equipos de negocio tomen decisiones con información consistente, trazable y oportuna. Identificar objetos legacy, pipelines frágiles, transformaciones duplicadas o estructuras poco gobernadas, y proponer mejoras progresivas. Aplicar y promover buenas prácticas de modelado, nomenclatura, documentación, calidad y versionamiento. Diseñar procesos resilientes, observables y monitoreables que reduzcan incidencias y mejoren la disponibilidad de información. Traducir problemas de negocio en modelos y pipelines sostenibles, evitando soluciones aisladas o difíciles de mantener. Asegurar que los activos de datos cuenten con linaje, owners, definiciones, reglas de transformación y controles mínimos. Tomar ownership de entregables de complejidad media-alta y resolver problemas técnicos con criterio propio. Proponer plantillas, convenciones, componentes reutilizables, validaciones estándar o patrones de implementación. Participar en discusiones técnicas sobre diseño de capas, estrategias de ingesta, procesamiento batch/incremental, optimización de costos, particionamiento, modelos canónicos y arquitectura analítica. Tratar cada modelo o pipeline como un producto de datos: con propósito claro, consumidores definidos, documentación, métricas de calidad, ownership y ciclo de vida controlado. Escolaridad Licenciatura o ingeniería concluida en Sistemas, Computación, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Actuaría, Industrial con enfoque en datos/tecnología o carreras afines. Deseable: especialización, diplomado o certificación en Ingeniería/Arquitectura de Datos, Bases de Datos, AWS, Analítica Avanzada o Modelado de Datos. Experiencia o formación práctica en modelado dimensional, bases de datos relacionales y NoSQL, bases de datos de grafos, Neo4j, Cypher, integración y procesamiento de datos, gobierno y calidad de datos. Inglés técnico intermedio requerido, para lectura de documentación, interpretación de errores y comunicación técnica básica. Inglés intermedio-avanzado deseable, para comunicación con equipos técnicos, documentación y sesiones con proveedores o equipos globales Requisitos 3 a 5 años de experiencia en roles de Datos, Data Engineering, analítica técnica o desarrollo de soluciones de datos. Experiencia en pipelines de datos, ETL/ELT, integración de fuentes, modelado dimensional y construcción de tablas, vistas, facts, dimensiones y catálogos. SQL avanzado y experiencia en ambientes productivos, calidad, trazabilidad, documentación y optimización de datos. Conocimiento de bases de datos relacionales y no relacionales, Data Lake/Data Warehouse y tecnologías de grafos. Neo4j y Cypher; deseable experiencia en modelado de datos en grafos. Manejo de Python, Cloud, Git/CI-CD, orquestadores (Airflow, Dagster, Prefect), Spark/PySpark y herramientas de calidad y observabilidad. Deseable experiencia con dbt, Great Expectations, herramientas BI, data catalog, linaje y gobierno de datos. Capacidad para trabajar con herramientas de documentación, gestión de proyectos y secretos (Jira/Azure DevOps, Confluence/Notion/SharePoint, Vault/AWS Secrets Manager o equivalentes). Se valorará experiencia en Fintech, banca, servicios financieros, tecnología, consultoría, retail, e-commerce, startups data-driven o empresas con áreas robustas de Analytics, BI, Data Engineering o Data Governance. Soft Skills Pensamiento analítico Atención al detalle Ownership Resolución de problemas Disciplina operativa Comunicación Colaboración Adaptabilidad Sentido de urgencia Aprendizaje continuo Ofrecemos Salario y paquete de compensación competitivo Asignación a largo plazo contratada directamente por GBM Esquema 100% nominal Enfoque de formación y plan de carrera ¡Únete al equipo!* Para postularte es indispensable que leas y aceptes nuestro Aviso de Privacidad para Candidatos que se alinea a la ley de protección de datos personales y especifica el uso que le daremos a los mismos únicamente
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That number is real. WorkMundi's database shows 144,883 open engineer roles across the world. India has the most with 31,687 jobs, followed by the United States with 30,084. If you just finished reading one job ad and felt paralyzed by choice, you're not alone—but this scale is actually an advantage. It means you can afford to be selective.
Start by geography and language. The majority of engineer ads—117,837 of them—have the job posting text written in English. Use that as one filter, but remember: the ad text language tells you nothing about whether the role actually requires you to speak English day-to-day. Read the job description carefully. Then check which countries have the volume you're targeting. Singapore, Poland, and Australia round out the top five after India and the US.
Next, learn who's hiring. Accenture has posted 2,801 engineer roles. andurilindustries, speechify, and jobgether are also actively recruiting. If you're applying to one of these names, research their hiring patterns and interview style before you apply. That homework pays off.
When you interview, expect the question every engineer hears: 'Tell me about a time you had to debug a problem that wasn't in your job description.' Have a specific story ready—not a general one. Name the tools, the deadline pressure, and what you learned. Hiring managers listen for whether you see problem-solving as part of the role itself, not a favour.