DESCRIPCIóN
Administrar y optimizar el ciclo de vida de los datos en un entorno basado en AWS, desde su adquisición y transformación hasta su almacenamiento seguro y su disponibilidad para análisis y toma de decisiones. La posición es clave para garantizar que la organización aproveche eficazmente sus recursos de datos en AWS, colaborando con otros equipos y aplicando mejores prácticas de ingeniería de datos para habilitar soluciones escalables, confiables y costo-eficientes.
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Recopilación e ingesta de datos
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Adquirir datos de diversas fuentes internas/externas y asegurar su ingestión y almacenamiento en AWS de manera eficiente y segura.
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Procesamiento y transformación (ETL/ELT)
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Diseñar y ejecutar procesos ETL/ELT para limpiar, transformar y enriquecer datos, asegurando calidad y utilidad para consumo analítico.
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Diseño y gestión de almacenamiento
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Diseñar y mantener soluciones escalables y seguras en AWS (data lake/warehouse/bases de datos) para garantizar disponibilidad y rendimiento.
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Automatización y orquestación
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Desarrollar flujos automatizados y orquestar procesos de datos usando servicios/herramientas de AWS para una operación programada, eficiente y confiable.
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Seguridad y cumplimiento
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Implementar controles para proteger datos confidenciales y cumplir políticas/regulaciones aplicables (permisos, accesos, cifrado, auditoría).
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Monitoreo y optimización
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Supervisar y optimizar performance, costos y confiabilidad de los procesos de datos (métricas, alertas, capacidad, tuning).
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Colaboración técnica y comunicación
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Coordinar con equipos de analítica, ingeniería, arquitectura y negocio; comunicar avances, riesgos y decisiones técnicas con claridad.
REQUISITOS
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Experiencia mínima: 4 años en ingeniería de datos en entornos cloud (ideal AWS).
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Dominio de SQL (consultas complejas) y bases de datos relacionales/no relacionales.
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Experiencia práctica construyendo y operando pipelines ETL/ELT.
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Conocimiento sólido de arquitectura de datos: diseño de pipelines, esquemas eficientes, resiliencia y escalabilidad.
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Programación en al menos uno: Python (preferente), Java, Scala o SQL avanzado.
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Capacidad para documentar, colaborar y comunicar temas técnicos de forma clara.
Escolaridad: Licenciatura (preferente) en Ingeniería/Licenciatura en Sistemas o afín (informática, matemáticas, estadística).
AWS (datos):
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Amazon S3, Redshift, Glue, EMR, Lambda, DynamoDB, RDS
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Deseable: Kinesis (streaming/eventos)
Big Data:
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Apache Spark / Hadoop (por ejemplo en EMR)
Orquestación/automatización:
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AWS Step Functions, Glue Workflows o AWS Data Pipeline
Monitoreo/optimización:
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CloudWatch (métricas, alertas) y buenas prácticas de eficiencia/costo
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Deseable: Trusted Advisor (u operación equivalente)
Contenedores (deseable):
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ECS/EKS (nociones prácticas)
Versionamiento:
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Git (control de versiones; deseable conocimiento de IaC)
Cursos deseables:
Certificaciones (deseables, no excluyentes):
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AWS Certified Data Analytics / Solutions Architect
