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
.

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