Responsabilidades clavediseñar y desarrollar: arquitectar, construir y optimizar pipelines de datos (etl/elt) utilizando servicios nativos de aws como aws glue, aws step functions, aws lambda y amazon kinesis .
gestión de la infraestructura: administrar y mantener data lakes, data warehouses y bases de datos en aws, incluyendo amazon s3, amazon redshift, amazon dynamodb y amazon aurora .
optimización del rendimiento: monitorear y optimizar el rendimiento de los pipelines y los sistemas de almacenamiento de datos para garantizar una alta disponibilidad y eficiencia.garantía de la calidad: implementar procesos de calidad de datos, pruebas unitarias y de integración para asegurar la precisión y fiabilidad de los datos.colaboración: trabajar de cerca con científicos de datos, analistas de negocio y equipos de desarrollo para comprender los requisitos de datos y ofrecer soluciones efectivas.documentación: crear y mantener documentación técnica detallada sobre la arquitectura de datos, los flujos de trabajo y los procesos.mentoría: guiar y capacitar a ingenieros de datos junior en las mejores prácticas de aws y de ingeniería de datos.requisitos y cualificacionesexperiencia: mínimo de 5 años de experiencia como data engineer, con al menos 3 años de experiencia práctica y profunda en aws.habilidades técnicas:dominio de python para el scripting y el desarrollo de pipelines.experiencia con servicios de aws clave para ingeniería de datos: s3, glue, redshift, athena, lambda y kinesis .
conocimiento de bases de datos relacionales y nosql.experiencia con herramientas de orquestación de flujos de trabajo como apache airflow .
familiaridad con prácticas de devops y herramientas como git, docker y terraform o cloudformation .
habilidades blandas:fuertes habilidades de resolución de problemas y atención al detalle.excelente comunicación y capacidad para trabajar en equipo.autodidacta y con ganas de aprender nuevas tecnologías.habilidad para gestionar múltiples tareas y prioridades de forma efectiva.