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
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, optimizado 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 (adecuado 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 (Xico)
🏢 Acute-Talent
📍 Xico