DESCRIPCIóN
Administrar, validar y optimizar el ciclo de vida y la calidad de los datos en un entorno AWS: desde su adquisición y transformación hasta su almacenamiento seguro y disponibilidad para análisis y toma de decisiones. Esta posición es clave para certificar que los procesos de ingestión, pipelines y productos de datos (flujos, tableros y reportes) cumplan estándares de integridad, consistencia, trazabilidad y disponibilidad, colaborando con equipos de datos y aplicando mejores prácticas de ingeniería de datos para asegurar resultados confiables.
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Validación y certificación de ingesta/adquisición de datos
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Validar y certificar los procesos de recopilación/adquisición construidos por especialistas de datos.
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Revisar fuentes, estructuras, llaves, reglas de negocio y criterios de aceptación de datos.
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Control de calidad y consistencia (Data Quality)
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Certificar y dar soporte al proceso de calidad incorporando cifras de control, datos sumarizados y reglas de consistencia.
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Definir y ejecutar validaciones de integridad, referencialidad, duplicidad, completitud y vigencia.
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Diseño de soluciones QA escalables y seguras en AWS
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Diseñar y mantener mecanismos de QA de datos escalables, con controles y evidencias auditables.
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Alinear estándares de seguridad, accesos, cifrado y buenas prácticas de operación.
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Automatización y orquestación de validaciones
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Desarrollar flujos automatizados para controlar la calidad de datos usando servicios/herramientas AWS.
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Implementar orquestación para validaciones recurrentes, reintentos controlados y manejo de excepciones.
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Monitoreo y detección temprana de incidencias
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Implementar medidas de control para detectar incidencias/problemas de calidad y consistencia en productos de datos (pipelines, tableros, reportes).
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Definir métricas, umbrales, alertas y seguimiento de remediaciones.
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Colaboración transversal
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Trabajar con Ingeniería de Datos, BI/Analítica, y equipos técnicos para resolver fallas y prevenir recurrencias.
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Comunicar hallazgos, riesgos e impacto en lenguaje claro (técnico y de negocio).
REQUISITOS
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Experiencia mínima: 3+ años en roles de Data Quality / QA de Datos / Ingeniería de Datos (validación, certificación, controles, monitoreo).
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SQL avanzado: consultas complejas para validación, reconciliación y análisis.
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Experiencia creando/operando controles de calidad en pipelines ETL/ELT (cargas iniciales e incrementales).
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Capacidad para documentar criterios, resultados y evidencias de calidad (trazabilidad).
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Comunicación clara y colaboración con equipos técnicos y de negocio.
Escolaridad: Licenciatura (preferente) en Sistemas, Informática o afín con bases de matemáticas/estadística.
AWS (datos y procesamiento):
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Amazon S3, Redshift, Glue, EMR, Lambda, DynamoDB, RDS (deseable: Kinesis).
ETL/ELT y arquitectura de datos:
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Diseño/validación de pipelines, esquemas eficientes, controles por capa (raw/curated/consumption).
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Big Data: nociones de Hadoop/Spark (por ejemplo en EMR).
Automatización y orquestación:
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AWS Step Functions, Glue Workflows o equivalentes (y/o AWS Data Pipeline).
Monitoreo y optimización:
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Amazon CloudWatch (métricas/alertas) y prácticas de optimización de rendimiento.
Programación (al menos una):
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Python (preferente) o Java/Scala, y uso práctico de SQL.
Control de versiones:
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Git (seguimiento, revisión y versionamiento de scripts/artefactos).
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Frameworks/herramientas de pruebas o data quality (por ejemplo, validaciones automatizadas y data profiling).
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Contenedores: ECS/EKS (nociones).
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Prácticas DevOps aplicadas a datos (CI/CD para pipelines/validaciones).
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Conocimientos de seguridad y cumplimiento en nube (buenas prácticas; referencias como GDPR/HIPAA como deseable, no limitativo).
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Certificaciones AWS (Data Analytics / Solutions Architect) deseable.
