Lleva tu carrera al siguiente nivel como Data Engineer en Lima, diseñando y operando pipelines de datos en producción, construyendo arquitecturas lakehouse sobre AWS y Databricks, y preparando productos de datos confiables para analítica, BI e inteligencia artificial.

Tus funciones
- Diseñar pipelines de ingesta CDC log-based desde bases de datos transaccionales como Oracle, PostgreSQL y MySQL, utilizando Lakeflow Connect sobre AWS.
- Implementar arquitecturas medallón con Databricks, Delta Lake, S3 y Unity Catalog, mediante pipelines declarativos y jobs.
- Definir expectativas de calidad para cada pipeline y publicar sus métricas para certificar los productos de datos.
- Trabajar en el modelado físico de las tablas y en el rendimiento de las consultas dentro de Databricks.
- Migrar cargas y flujos analíticos legacy hacia la plataforma lakehouse, manteniendo los pipelines antiguo y reciente en paralelo hasta demostrar la paridad de resultados.
- Preparar las tablas gold para BI y otros casos de consumo de datos.
- Construir y operar los pipelines del modelo canónico de persona,



incluyendo matching, deduplicación y survivorship, de acuerdo con el diseño del Arquitecto de Data y las reglas de mapeo definidas por Gobierno de Datos. El trabajo comenzará con el primer dominio de negocio priorizado.
- Clasificar los datos personales según su nivel de sensibilidad y aplicar las reglas de tratamiento correspondientes a cada destino.
- Implementar la seudonimización de datos antes de cualquier ruta hacia soluciones de inteligencia artificial generativa, de acuerdo con la ley peruana de protección de datos personales.

Perfil requerido
- Bachiller o titulado en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática o carreras afines.
- Especialización o diplomado en ingeniería de datos, big data o arquitecturas cloud.
- Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos, construyendo y operando pipelines en producción.
- Más de 3 años trabajando con procesa

📌 Data Engineer (Lima)
🏢 Amaris Consulting
📍 Lima