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.

Responsabilidades principales

1. Recopilación e ingesta de datos
2. Adquirir datos de diversas fuentes internas/externas y asegurar su ingestión y almacenamiento en AWS de manera eficiente y segura.
3. Procesamiento y transformación (ETL/ELT)
4. Diseñar y ejecutar procesos ETL/ELT para limpiar, transformar y enriquecer datos, asegurando calidad y utilidad para consumo analítico.
5. Diseño y gestión de almacenamiento
6. Diseñar y mantener soluciones escalables y seguras en AWS (data lake/warehouse/bases de datos) para garantizar disponibilidad y rendimiento.
7. Automatización y orquestación
8. Desarrollar flujos automatizados y orquestar procesos de datos usando servicios/herramientas de AWS para una operación programada, eficiente y confiable.
9. Seguridad y cumplimiento
10. Implementar controles para proteger datos confidenciales y cumplir políticas/regulaciones aplicables (permisos, accesos, cifrado, auditoría).
11. Monitoreo y optimización
12. Supervisar y optimizar performance, costos y confiabilidad de los procesos de datos (métricas, alertas, capacidad, tuning).
13. Colaboración técnica y comunicación
14. Coordinar con equipos de analítica, ingeniería, arquitectura y negocio; comunicar avances, riesgos y decisiones técnicas con claridad.

Indispensables

• Experiencia mínima: 4 años en ingeniería de datos en entornos cloud (ideal AWS).
• Dominio de SQL (consultas complejas) y bases de datos relacionales/no relacionales.
• Experiencia práctica construyendo y operando pipelines ETL/ELT.
• Conocimiento sólido de arquitectura de datos: diseño de pipelines, esquemas eficientes, resiliencia y escalabilidad.
• Programación en al menos uno: Python (preferente), Java, Scala o SQL avanzado.
• Capacidad para documentar, colaborar y comunicar temas técnicos de forma clara.

Escolaridad: Licenciatura (preferente) en Ingeniería/Licenciatura en Sistemas o afín (informática, matemáticas, estadística).

Herramientas y conocimientos clave (muy importantes)

AWS (datos):

• Amazon S3, Redshift, Glue, EMR, Lambda, DynamoDB, RDS
• Deseable: Kinesis (streaming/eventos)

Big Data:

• Apache Spark / Hadoop (por ejemplo en EMR)

Orquestación/automatización:

• AWS Step Functions, Glue Workflows o AWS Data Pipeline

Monitoreo/optimización:

• CloudWatch (métricas, alertas) y buenas prácticas de eficiencia/costo
• Deseable: Trusted Advisor (u operación equivalente)

Contenedores (deseable):

• ECS/EKS (nociones prácticas)

Versionamiento:

• Git (control de versiones; deseable conocimiento de IaC)

Cursos deseables:

• Big Data, AWS, DevOps

Certificaciones (deseables, no excluyentes):

• AWS Certified Data Analytics / Solutions Architect