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 principal 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.Responsabilidades principales Validación y certificación de ingesta/adquisición de datos Validar y certificar los procesos de recopilación/adquisición construidos por especialistas de datos.Revisar fuentes, estructuras, llaves, reglas de negocio y criterios de aceptación de datos.Control de calidad y consistencia (Data Quality) Certificar y dar soporte al proceso de calidad incorporando cifras de control , datos sumarizados y reglas de consistencia .
Definir y ejecutar validaciones de integridad, referencialidad, duplicidad, completitud y vigencia.Diseño de soluciones QA escalables y seguras en AWS Diseñar y mantener mecanismos de QA de datos escalables , con controles y evidencias auditables.Alinear estándares de seguridad, accesos, cifrado y buenas prácticas de operación.Automatización y orquestación de validaciones Desarrollar flujos automatizados para controlar la calidad de datos usando servicios/herramientas AWS.Implementar orquestación para validaciones recurrentes, reintentos controlados y manejo de excepciones.Monitoreo y detección temprana de incidencias Implementar medidas de control para detectar incidencias/problemas de calidad y consistencia en productos de datos (pipelines, tableros, reportes).
Definir métricas, umbrales, alertas y seguimiento de remediaciones.Colaboración transversal Trabajar con Ingeniería de Datos, BI/Analítica,



y equipos técnicos para resolver fallas y prevenir recurrencias.Comunicar hallazgos, riesgos e impacto en lenguaje claro (técnico y de negocio).
Requisitos: Indispensables Experiencia mínima: 3 años en roles de Data Quality / QA de Datos / Ingeniería de Datos (validación, certificación, controles, monitoreo).
SQL avanzado: consultas complejas para validación, reconciliación y análisis.Experiencia creando/operando controles de calidad en pipelines ETL/ELT (cargas iniciales e incrementales).
Capacidad para documentar criterios, resultados y evidencias de calidad (trazabilidad).
Comunicación clara y colaboración con equipos técnicos y de negocio.Escolaridad: Licenciatura (preferente) en Sistemas, Informática o afín con bases de matemáticas/estadística.Conocimientos y herramientas clave (muy importantes) AWS (datos y procesamiento): Amazon S3 , Redshift , Glue , EMR , Lambda , DynamoDB , RDS (deseable: Kinesis ).
ETL/ELT y arquitectura de datos: Diseño/validación de pipelines, esquemas eficientes, controles por capa (raw/curated/consumption).
Big Data: nociones de Hadoop/Spark (por ejemplo en EMR).
Automatización y orquestación: AWS Step Functions , Glue Workflows o equivalentes (y/o AWS Data Pipeline).
Monitoreo y optimización: Amazon CloudWatch (métricas/alertas) y prácticas de optimización de rendimiento.Programación (al menos una): Python (preferente) o Java/Scala, y uso práctico de SQL.Control de versiones: Git (seguimiento, revisión y versionamiento de scripts/artefactos).
Deseables Frameworks/herramientas de pruebas o data quality (por ejemplo, validaciones automatizadas y data profiling).
Contenedores: ECS/EKS (nociones).
Prácticas DevOps aplicadas a datos (CI/CD para pipelines/validaciones).
Conocimientos de seguridad y cumplimiento en nube (buenas prácticas; referencias como GDPR/HIPAA como deseable, no limitativo).
Certificaciones AWS (Data Analytics / Solutions Architect) deseable .

📌 Lider Ingeniero De Datos Qa (Data Quality) – Aws (Xico)
🏢 Acute-Talent
📍 Xico