Formación Académica

- Carreras: Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Tecnologías de la Información, Ciencias de la Computación.

Funciones principales:
- Diseño e implementación de soluciones de ingesta y procesamiento de datos entre entornos on-premise y AWS, considerando múltiples fuentes, formatos y volúmenes de información.
- Desarrollo de procesos ETL/ELT con Python, PySpark y SQL para la extracción, validación, transformación y carga de datos.
- Implementación y optimización de procesamiento distribuido sobre Amazon EMR, asegurando escalabilidad, rendimiento y disponibilidad.
- Parametrización de procesos, reglas y configuraciones operativas mediante Amazon DynamoDB, facilitando la ejecución dinámica y reutilización de pipelines.
- Integración de información entre Teradata, Amazon Redshift, Amazon S3 y otras fuentes internas o externas.
- Orquestación de pipelines mediante AWS Step Functions, AWS Glue y AWS Lambda, incorporando validaciones, manejo de errores y control de dependencias.
- Diseño y despliegue de arquitecturas DevOps para soluciones de datos, aplicando buenas prácticas de integración y entrega continua.
- Automatización de infraestructura y despliegues mediante Infrastructure as Code, utilizando AWS CDK o Terraform.




- Administración de repositorios, estrategias de branching, revisión de cambios y despliegues mediante Bitbucket, Git o GitLab.
- Configuración de redes, servicios y arquitecturas multicuenta en AWS, garantizando conectividad, seguridad y disponibilidad.
- Ejecución de controles de calidad, cuadraturas y reconciliaciones para asegurar la integridad y consistencia de los datos.
- Monitoreo de ejecuciones, análisis de incidencias y optimización continua de pipelines y recursos cloud.
- Elaboración y actualización de documentación técnica, diagramas de arquitectura y procedimientos operativos.

Requisitos
- Experiencia en ingeniería de datos y desarrollo de soluciones sobre AWS.
- Dominio de Python, PySpark y SQL.
- Experiencia con procesos ETL/ELT, cargas batch y procesamiento distribuido.
- Conocimientos de arquitecturas Data Lake e integración on-premise/cloud.
- Experiencia en automatización de despliegues, CI/CD e Infrastructure as Code.
- Conocimientos de configuración, seguridad y conectividad de servicios AWS.
- Experiencia trabajando bajo metodologías ágiles y en coordinación con equipos técnicos y de negocio."

📌 Data Engineer Cloud (Lima)
🏢 Babel TI
📍 Lima