EVOL es una firma de consultoría de procesos y tecnologías de la información, orientada a apoyar a las organizaciones en el despliegue exitoso de las estrategias empresariales y de transformación digital que permitan hacerlas más grandes, más fuertes y ágiles. Contamos con más de 25 años de experiencia local y regional y con un equipo de consultores especializados por industria.
Estamos en búsqueda de un Data Engineer Semisenior para sumarse a un proyecto clave de ingeniería y transformación de datos en el sector bancario.
¿Cuáles serán tus principales retos?
- Diseñar, construir y mantener pipelines de extracción, transformación y carga (ETL) sobre arquitecturas Cloud (AWS).
- Migración de arquitecturas legacy (Teradata, Azure) hacia entornos Cloud/Lakehouse (S3, Iceberg/Delta Lake, Redshift, Athena).
- Orquestación y transformación de datos utilizando Python, PySpark, AWS Glue, Step Functions y Lambda.
- Implementar validaciones de calidad de datos, manejo de errores, idempotencia y monitoreo de procesos.
- Aplicar buenas prácticas de gobierno de datos (Lake Formation,



catalogación y control de accesos por dominios).

Requisitos clave:
- Experiencia sólida mínima de 2 a 3 años como Data Engineer, deseable en proyectos de banca/finanzas.
- Lenguajes y herramientas: SQL avanzado (PostgreSQL, Redshift, Athena), Python y PySpark.
- Infraestructura como Código (IaC): AWS CDK y CI/CD con GitHub Actions.
- Disponibilidad para trabajar de manera hibrida en Lima, La Victoria (2 veces presencial a la semana).
- Certificaciones en AWS Certified Solutions Architect - Associate o AWS Certified Cloud Practitioner.

Ventajas:
- EPS cubierta al 100% para ti en un plan excelente.
- Plan de formación profesional.
- Horario: L-V.
- Excelente Clima Laboral.
- Actividades recreativas, salud y bienestar.
- Incorporación rápida y dinámica.

Cabe informar que el postulante afirma su consentimiento y autorización del uso de sus datos personales expuestos en su CV, dentro del marco de la

📌 Data Engineer Semisenior (Lima)
🏢 EVOL (TSnet)
📍 Lima