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NTT DATA

Ingeniero (a) de Datos en AWS

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Remoto

(Cualquier lugar)

Rango salarial

No informada

Empleado(a)

Nivel de experiencia

Senior

Requisitos

2+ años de experiencia en la carrera
AWS
Apache
DevOps
AWS CloudFormation
Amazon S3
Data Lake
Amazon Athena
Amazon SQS
AWS Glue
Amazon RDS
DataOps
Amazon API Gateway
AWS Lambda
Amazon Aurora
Data Warehouse
Mensageria
Terraform
SQL
Amazon CloudWatch
APIs
Amazon SNS

Habilidades deseadas

Amazon QuickSight

Tareas y Responsabilidades

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Acerca de la vacante

Buscamos un(a) Ingeniero(a) de Datos AWS para diseñar, desarrollar y mantener flujos de ingesta, transformación y almacenamiento de datos en entornos de Data Warehouse y Data Lake.

Será responsable de garantizar la calidad, confiabilidad y monitoreo de los datos, así como de crear integraciones entre sistemas y la nube de AWS.

Responsabilidades clave

  • Diseñar, desarrollar y mantener procesos de ingesta de datos;
  • Modelar y diseñar estructuras de datos para Data Warehouse y Data Lake (estructurados y no estructurados);
  • Construir y mantener procesos de procesamiento y almacenamiento de datos;
  • Construir y mantener procesos de control y monitoreo del Data Lake;
  • Desarrollar integraciones utilizando APIs y soluciones de mensajería;
  • Crear integraciones de datos entre sistemas y el Data Lake, utilizando SQL y Apache;
  • Monitorear ingestas de datos que involucren ciclos de calidad;
  • Garantizar la confiabilidad de la plataforma y de los datos mediante pruebas unitarias;
  • Apoyar en la creación de pipelines DevOps/DataOps a escala de servicios e infraestructura en la nube.

Requisitos técnicos

  • Experiencia con AWS: S3, Lambda, Glue, Athena, CloudWatch, CloudFormation, SNS, SQS, API Gateway, RDS (Aurora) y Terraform;
  • Conocimiento en SQL y Apache;
  • Experiencia en modelado de datos para Data Warehouse y Data Lake;
  • Familiaridad con APIs, mensajería y automatización de infraestructura;
  • Conocimiento en prácticas de DevOps/DataOps.

Deseables

  • Conocimiento en Amazon QuickSight;
  • Experiencia con pruebas unitarias en pipelines de datos;
  • Experiencia previa en entornos de gran volumen de datos.
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