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 protegido 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

- Recopilación e ingesta de datos
- Adquirir datos de diversas fuentes internas/externas y asegurar su ingestión y almacenamiento en AWS de manera eficiente y segura.
- Procesamiento y transformación (ETL/ELT)
- Diseñar y ejecutar procesos ETL/ELT para limpiar, transformar y enriquecer datos, asegurando calidad y utilidad para consumo analítico.
- Diseño y gestión de almacenamiento
- Diseñar y mantener soluciones escalables y seguras en AWS (data lake/warehouse/bases de datos) para garantizar disponibilidad y rendimiento.
- Automatización y orquestación
- Desarrollar flujos automatizados y orquestar procesos de datos usando servicios/herramientas de AWS para una operación programada, eficiente y confiable.
- Seguridad y cumplimiento
- Implementar controles para proteger datos confidenciales y cumplir políticas/regulaciones aplicables (permisos, accesos, cifrado, auditoría).
- Monitoreo y optimización
- Supervisar y optimizar performance, costos y confiabilidad de los procesos de datos (métricas, alertas, capacidad, tuning).
- Colaboración técnica y comunicación




- Coordinar con equipos de analítica, ingeniería, arquitectura y negocio; comunicar avances, riesgos y decisiones técnicas con claridad.

REQUISITOS

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

📌 Líder de Ingeniería de Datos BI – AWS (México)
🏢 Acute-Talent
📍 México