{"id":3017345,"url":"https://alion.io/job/televisaunivision-principal-data-engineer-2","title":"Principal Data Engineer","company":{"id":1774589,"name":"TelevisaUnivision","domain":"televisaunivision.com","url":"https://alion.io/company/televisaunivision","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Workday","truth_index":{"grade":"B","score":79,"open_postings":7,"ghost_share":0,"stale_share":0.857,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":36,"computed_at":"2026-10-29T05:49:05Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":"lead","employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Mexico City, Mexico"],"countries":["MX"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":42000,"max_usd":97000,"period":"year","method":"global_role_cell_scaled_by_country","sample_n":771},"experience_years_min":12,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Airflow","optional":false},{"name":"Apache Iceberg","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"dbt","optional":false},{"name":"Flink","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Google BigQuery","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"Pulumi","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"SLI/SLO/SLA","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-21T16:55:02Z","employer_posted_date":"2026-10-21","last_verified_at":"2026-10-30T00:26:39Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":8,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":8},"description":"SOBRE EL PUESTO Y EL EQUIPO\nEn TelevisaUnivision, somos la empresa líder mundial de medios de comunicación en español,\nllegando a millones de consumidores a través de plataformas digitales, streaming, redes\nsociales, audio, televisión lineal y eventos en vivo. A medida que continuamos expandiendo\nnuestra plataforma global de streaming, ViX, estamos realizando importantes inversiones en\ntecnología, datos e innovación para ofrecer experiencias excepcionales a nuestros suscriptores e\nimpulsar el crecimiento sostenible del negocio a largo plazo.\nEl equipo de Ingeniería de Datos (Data Engineering) diseña, desarrolla y opera pipelines de\ndatos de gran volumen y alta velocidad que impulsan ViX. Estos incluyen eventos de\nreproducción e interacción de usuarios, datos de suscripciones, información publicitaria y el\nalmacén de datos analíticos (data warehouse), que permite transformar esta información en\ndecisiones de negocio. El equipo colabora estrechamente con las áreas de Ingeniería, Producto,\nCiencia de Datos y Analítica de TelevisaUnivision.\nEl Principal Data Engineer desempeñará un papel clave como líder técnico en el diseño,\ndesarrollo e implementación de nuestra plataforma de datos. Será fundamental para definir la\narquitectura y la dirección técnica de la plataforma a varios años, participará directamente en la\nresolución de los desafíos más complejos relacionados con el procesamiento de datos en\ntiempo real y por lotes (batch), y brindará mentoría a ingenieros de niveles junior e intermedio\npara elevar los estándares de ingeniería de todo el equipo.\nEl candidato ideal combina una sólida experiencia práctica en sistemas de datos distribuidos y\nprocesamiento de datos en streaming con el criterio necesario para tomar decisiones\narquitectónicas de largo plazo, la capacidad de influir y alinear equipos sin autoridad jerárquica\ndirecta y un compromiso genuino con el desarrollo profesional de otros ingenieros.\nSOBRE TI\nEres un líder técnico con experiencia práctica que diseña plataformas completas, no solo\npipelines de datos. Te sientes igualmente cómodo desarrollando código para entornos de\nproducción, defendiendo decisiones arquitectónicas durante revisiones de diseño, colaborando\ncon ingenieros junior para resolver problemas complejos y explicando las ventajas y desventajas\nde distintas soluciones a líderes ejecutivos.\nCuentas con:\nConocimiento experto de los servicios de datos de Google Cloud Platform (GCP),\nespecialmente BigQuery, Pub/Sub, Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer y Cloud\nStorage.\nAmplia experiencia en el diseño de arquitecturas en tiempo real y orientadas a eventos,\nincluyendo semánticas de procesamiento exactamente una vez (exactly-once), manejo\nde datos que llegan con retraso y evolución de esquemas.\nDominio avanzado de Python y SQL, así como de frameworks de transformación de\ndatos como dbt.\nExperiencia comprobada definiendo la dirección técnica de plataformas utilizadas por\nmúltiples equipos y liderando su implementación a lo largo de varios trimestres.\nExperiencia con herramientas de Infraestructura como Código (IaC), como Pulumi o\nTerraform.\nExcelentes habilidades de resolución de problemas y capacidad para diseñar soluciones\nescalables y eficientes.\nGran atención al detalle y capacidad para gestionar múltiples prioridades de manera\nefectiva.\nExcelentes habilidades de comunicación y colaboración, con capacidad para trabajar con\nequipos técnicos y no técnicos.\nMentalidad de mejora continua y pasión por la mentoría y el intercambio de\nconocimientos.\nInterés genuino en desarrollar ingenieros junior y fomentar una cultura de ingeniería\nsólida.\nRESPONSABILIDADES DEL DÍA A DÍA\nArquitectura de la plataforma de datos, desarrollo y estrategia técnica\nDesarrollar implementaciones de referencia, frameworks y bibliotecas reutilizables que\npuedan ser adoptadas por otros ingenieros, incluyendo plantillas de ingesta de datos,\npatrones de dbt y Airflow, y módulos de IaC en Pulumi.\nLiderar el diseño de pipelines de datos en tiempo real utilizando Pub/Sub y Dataflow,\nincluyendo esquemas de eventos, registros y evolución de esquemas, procesamiento\nexactly-once, gestión de marcas de tiempo (watermarking) y manejo de datos que llegan\ncon retraso.\nGestionar integralmente los pipelines asignados, desde su diseño y desarrollo hasta las\npruebas, implementación y soporte en producción.\nGarantizar la calidad, integridad, seguridad y disponibilidad de los datos en todo el\necosistema.\nColaboración multifuncional\nColaborar con Gerentes de Producto, Científicos de Datos, Analistas y equipos de\nIngeniería para comprender los requerimientos del negocio y traducirlos en soluciones\ntécnicas.\nContribuir a las discusiones sobre arquitectura de datos y a la estrategia de largo plazo\nde la plataforma.\nTrabajar con las distintas partes interesadas para identificar oportunidades de mejora de\nprocesos y eficiencia operativa.\nRendimiento y optimización\nOptimizar el almacenamiento, procesamiento y orquestación de datos para mejorar el\nrendimiento, la escalabilidad y la eficiencia de costos, incluyendo los costos de consultas\ny almacenamiento en BigQuery.\nMonitorear, diagnosticar y resolver problemas relacionados con los pipelines y la\nplataforma de datos, así como contribuir a las revisiones de incidentes.\nImplementar mejores prácticas de gobierno de datos, observabilidad, pruebas e\nintegración y entrega continuas (CI/CD).\nLiderar la respuesta ante incidentes graves relacionados con los datos, realizar análisis\nposteriores a incidentes sin atribución de culpas (blameless postmortems) e impulsar\nsoluciones estructurales para prevenir su recurrencia.\nLiderazgo y contribución al equipo\nBrindar mentoría y apoyo a ingenieros de datos junior mediante orientación técnica,\nrevisiones de código e intercambio de conocimientos.\nContribuir a las decisiones arquitectónicas y a la definición de mejores prácticas de\ningeniería.\nParticipar en entrevistas técnicas y apoyar el desarrollo de un equipo de Ingeniería de\nDatos de alto desempeño.\nEvaluar e impulsar la adopción de tecnologías emergentes, incluyendo flujos de trabajo\nde ingeniería asistidos por inteligencia artificial y herramientas de datos basadas en\nmodelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), manteniendo altos estándares de calidad y\nseguridad.\nREQUISITOS Y EXPERIENCIA\nExperiencia y habilidades requeridas\nLicenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Sistemas de\nInformación o un campo técnico relacionado, o experiencia equivalente.\nMás de 12 años de experiencia en Ingeniería de Datos, Data Warehousing o entornos de\nBig Data.\nAl menos 2 años de experiencia en un rol de liderazgo técnico (Tech Lead), definiendo la\ndirección técnica de múltiples equipos.\nExperiencia demostrable brindando mentoría y desarrollando ingenieros de niveles\njunior e intermedio.\nTrayectoria comprobada en el diseño y operación de plataformas de datos en tiempo\nreal y de gran volumen en entornos de producción, por ejemplo, plataformas que\nprocesan miles de millones de eventos al día.\nExperiencia de nivel experto con GCP: BigQuery, Pub/Sub, Dataflow (Apache Beam),\nCloud Composer (Airflow) y Cloud Storage. También se considerará experiencia con AWS.\nDominio experto de Python y SQL, así como experiencia con dbt en entornos de\nproducción.\nConocimiento profundo de conceptos de procesamiento de datos en streaming,\nincluyendo tiempo del evento frente al tiempo de procesamiento, ventanas de\nprocesamiento (windowing), marcas de tiempo (watermarks), entrega exactly-once y\nmecanismos de control de presión (backpressure); experiencia con Kafka, Flink o Spark.\nConocimiento experto en modelado de datos para analítica, incluyendo modelado\ndimensional, modelado de eventos y formatos de tablas lakehouse como Apache\nIceberg.\nAmplia experiencia con Infraestructura como Código (Pulumi o Terraform), CI/CD y\npruebas automatizadas para pipelines de datos.\nExperiencia demostrable gestionando la confiabilidad de los datos, incluyendo objetivos\nde nivel de servicio (SLO), observabilidad de datos, gestión de incidentes y análisis\nposteriores a incidentes.\nExperiencia comprobada en la reducción de costos de plataformas de datos en la nube a\ngran escala.\nExcelentes habilidades de comunicación escrita, verbal y de presentación, incluyendo la\nelaboración de documentos de diseño y la comunicación con audiencias técnicas y\nejecutivas.\nRequisitos deseables\nExperiencia en empresas de suscripción, plataformas de video en streaming (OTT),\nmedios de comunicación u organizaciones deportivas, incluyendo datos de calidad de\nreproducción, interacción de usuarios y publicidad en plataformas con anuncios (AVOD).\nExperiencia dando soporte a cargas de trabajo de Machine Learning y Ciencia de Datos,\nincluyendo pipelines de características (feature pipelines), características en tiempo real\ny datos para sistemas de recomendación y personalización.\nExperiencia con contratos de datos (data contracts), registros de esquemas (schema\nregistries) y herramientas de catalogación o trazabilidad de datos (data lineage).\nREQUISITOS DE ELEGIBILIDAD\nDisponibilidad para trabajar en Ciudad de México.\nSe verificará la experiencia laboral y académica.\nUnivision es un empleador que ofrece equidad e igualdad de oportunidades. 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