, Partner Advanced de AWS, nos encontramos en la búsqueda de un
Data Engineer Senior / Especialista AWS
con sólida experiencia en migraciones complejas de arquitecturas legadas hacia la nube.
El objetivo principal del rol será deconstruir modelos tradicionales centralizados para diseñar, construir y desplegar plataformas de datos modernas y descentralizadas bajo el paradigma de
Data Mesh en AWS
.
Este rol es fundamental para asegurar la transición hacia productos de datos (
*Data Products*
) eficientes en costos, altamente gobernados, seguros y optimizados para la analítica de escala Enterprise.
Funciones y Responsabilidades:
- Diseño e Ingesta Híbrida:
Diseñar e implementar pipelines de carga masiva (históricos) y flujos incrementales continuos utilizando
AWS Step Functions, AWS Lambdas
,
AWS Glue, AWS S3
y
Amazon Redshift
.
- Modelado de Datos Avanzado:
Liderar la transformación de modelos relacionales (3NF) hacia la arquitectura
Medallion
, estructurando la capa conformada (Silver) bajo la metodología
Data Vault 2.0
(Hubs, Links y Satellites) y la capa de consumo (Gold) mediante modelos dimensionales.
- Gobernanza y Descentralización:
Definir y aplicar
Contratos de Datos (Data Contracts)
para garantizar la interoperabilidad entre diferentes dominios de negocio sin generar silos aislados.
- Seguridad y Cumplimiento:
Implementar el pilar de seguridad de AWS mediante
AWS Lake Formation
para el control de acceso fino (a nivel de fila y columna), enmascaramiento de datos sensibles (PII) con
AWS KMS
.
- Optimización FinOps:
Garantizar el uso eficiente de recursos Serverless y storage en
Amazon S3
(formatos Parquet/Iceberg y políticas de ciclo de vida) para minimizar los costos de procesamiento y almacenamiento.
Requisitos del Perfil (Requisitos Excluyentes):
- Educación:
Bachiller o Titulado en Ingeniería de Sistemas, Informática, Computación o carreras afines.
- Experiencia:
Mínimo 5 años de experiencia general
📌 Ingeniero de Datos Senior (Provincia de Lima)
🏢 Morris & Opazo: AWS Data & Analytic LATAM
📍 Provincia de Lima
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