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, productivo 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 (Ciudad de México)
🏢 Acute-Talent
📍 Ciudad de México