Staff Data Engineer

Acerca de Nosotros

Proofpoint es un líder global en ciberseguridad centrada en el ser humano y en agentes. Protegemos cómo las personas, los datos y los agentes de IA se conectan a través de correo electrónico, la nube y herramientas de colaboración. Más del 80% de las empresas Fortune 100, 10.000 grandes empresas y millones de organizaciones más pequeñas confían en Proofpoint para detener amenazas, prevenir la pérdida de datos y generar resiliencia en sus flujos de trabajo de personas e IA. Nuestra misión es simple: proteger el mundo digital y empoderar a las personas para que trabajen de forma segura y confiada. Únete a nosotros en nuestra búsqueda para defender datos y proteger personas.

Cómo Trabajamos

En Proofpoint serás parte de un equipo global que rompe barreras para redefinir la ciberseguridad, guiado por nuestros valores fundamentales BRAVE:

• Bold (Audaz) en cómo soñamos e innovamos
• Responsive (Responsivo) a comentarios, desafíos y oportunidades
• Accountable (Responsable) por los resultados y los mejores resultados de su clase
• Visionary (Visionario) en la resolución de problemas enfocada en el futuro
• Exceptional (Excepcional) en la ejecución e impacto

Posición Ofrecida

Proofpoint busca un Staff Data Engineer para unirse a nuestro creciente equipo de Data Platform. En este rol de contribuidor individual senior, diseñarás, construirás y operarás la infraestructura de datos a gran escala que sustenta los productos y análisis de ciberseguridad de Proofpoint. Trabajarás en todo el ciclo de vida de los datos —ingesta, transformación, orquestación y entrega— utilizando herramientas modernas nativas de la nube en AWS. Te asociarás con científicos de datos, ingenieros de producto y stakeholders de negocio para convertir datos brutos en activos de datos confiables, gobernados y de alto rendimiento que impulsen decisiones de producto y valor para el cliente.

Qué Harás

• Diseñar e implementar pipelines de datos escalables y confiables utilizando AWS Glue (PySpark y Glue Studio) para ingerir y transformar conjuntos de datos a escala de petabytes almacenados en Amazon S3.
• Construir y mantener nuestra arquitectura de data lake en la nube sobre S3 —definiendo estrategias de partición, formatos de archivo (Parquet, ORC, Delta) y esquemas de catálogo de datos en AWS Glue Data Catalog.
• Establecer y hacer cumplir estándares de calidad de datos —implementando frameworks de validación, detección de anomalías y alertas basadas en SLAs para garantizar la confiabilidad de los datos.
• Definir e impulsar mejores prácticas de ingeniería: revisiones de código, CI/CD para pipelines de datos, Infrastructure-as-Code (Terraform/CDK) y principios de DataOps.
• Servir como líder técnico y mentor —realizando revisiones de diseño, guiando a ingenieros junior e influyendo en la hoja de ruta técnica del equipo.
• Colaborar estrechamente con científicos de datos, ingenieros de ML y gerentes de producto para traducir requisitos de negocio en modelos de datos robustos y especificaciones de pipelines.
• Promover la gobernanza de datos, el seguimiento de linaje y los principios de privacidad por diseño en todos los activos de datos.
• Solucionar y resolver incidentes de producción, realizar análisis de causa raíz e impulsar mejoras preventivas.
• Contribuir a los registros de decisiones de arquitectura (ADRs) y documentación técnica.

Qué Aportas al Equipo

Requerido

• Más de 8 años de experiencia profesional en ingeniería de software o datos, con al menos 4 años enfocados en plataformas de datos en la nube.
• Profunda experiencia con servicios de datos de AWS: S3 (políticas de ciclo de vida, notificaciones de eventos, cifrado), AWS Glue (jobs ETL, Crawlers, Data Catalog, Glue Studio) y Amazon Athena (optimización de consultas, workgroups, consultas federadas).
• Sólidas habilidades de programación en Python; competencia en la escritura de PySpark o Spark (Scala) de nivel de producción para transformación de datos a gran escala.
• Sólidos fundamentos de SQL —capacidad para escribir y optimizar consultas analíticas complejas.
• Excelentes habilidades de comunicación —capacidad para presentar compensaciones técnicas de forma clara tanto a stakeholders de ingeniería como a no ingenieros.
• Experiencia comprobada en mentoría de ingenieros y liderazgo de discusiones de diseño técnico.
• Título de Grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo técnico relacionado (o experiencia práctica equivalente).

Ideal (Nice to Have)

• Experiencia con procesamiento de datos en tiempo real/streaming utilizando Apache Kafka, Amazon Kinesis o AWS Glue Streaming ETL.
• Familiaridad con AWS Lake Formation para control de acceso granular y gobernanza de datos.
• Conocimiento de Amazon Redshift u otros data warehouses en la nube.
• Experiencia con frameworks de calidad de datos (Great Expectations, Deequ o similares).
• Antecedentes en ciberseguridad, inteligencia de amenazas o datos de análisis de seguridad.
• Certificación AWS Certified Data Engineer – Associate o AWS Certified Solutions Architect.
• Contribuciones a proyectos de ingeniería de datos de código abierto o publicaciones.

Por qué Proofpoint

En Proofpoint, creemos que una experiencia profesional excepcional incluye un paquete integral de compensación y beneficios. Aquí hay solo algunas razones por las que te encantará trabajar con nosotros:

• Compensación competitiva
• Beneficios integrales
• Éxito profesional en tus términos
• Entorno de trabajo flexible
• Días anuales de bienestar y alcance comunitario
• Reconocimiento continuo por tus contribuciones
• Colaboración global y oportunidades de networking

Nuestra Cultura

Nuestra cultura está arraigada en valores que inspiran pertenencia, empoderan el propósito y generan éxito, todos los días, para todos. Fomentamos las solicitudes de personas de todos los orígenes, experiencias y perspectivas. Si necesitas alguna adaptación durante el proceso de solicitud o entrevista, por favor contacta a [email protected].

Cómo Postularse

¿Interesado? Envía tu solicitud junto con cualquier información de apoyo. ¡Estamos ansiosos por saber de ti!