Data Engineer - AWS
Summary
Staffy, a data & AI consultancy in Argentina, is hiring a Data Engineer to design, build, and maintain ETL/ELT pipelines on AWS — integrating data sources, modeling data, and ensuring quality, monitoring, and cost/performance optimization for analytics and business use cases. Core stack: Python, SQL, AWS (S3, Glue, Lambda, Athena, Redshift), Airflow, Git.
Sobre la empresa
Consultora de Datos ia
Sobre el rol
Buscamos un/a Data Engineer con experiencia en AWS para sumarse a proyectos de ingeniería de datos y trabajar en la construcción de soluciones que permitan integrar, procesar y disponibilizar información de manera confiable y escalable.
La persona que se incorpore participará en el desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos, la integración de distintas fuentes de información y la optimización de procesos para habilitar casos de uso analíticos y de negocio dentro de entornos cloud.
Responsabilidades
- Desarrollo de pipelines: Diseñar, construir y mantener procesos ETL/ELT para la ingesta, transformación y procesamiento de datos.
- Integración de fuentes: Conectar diferentes fuentes de información, como APIs, archivos y bases de datos, asegurando la consistencia y disponibilidad de los datos.
- Soluciones cloud en AWS: Implementar y mantener procesos de ingeniería de datos utilizando servicios de AWS, considerando escalabilidad, confiabilidad y eficiencia.
- Modelado de datos: Transformar y estructurar datos para facilitar su utilización en análisis, reporting y otros casos de uso del negocio.
- Calidad de datos: Implementar validaciones y controles para garantizar la integridad, consistencia y confiabilidad de la información.
- Optimización de procesos: Identificar oportunidades de mejora en pipelines, consultas y procesos de procesamiento, optimizando rendimiento y costos.
- Monitoreo y resolución de incidentes: Detectar y resolver problemas en los procesos de datos, mejorando su estabilidad y trazabilidad.
- Buenas prácticas de desarrollo: Aplicar control de versiones, testing, documentación y prácticas de integración y despliegue continuo.
- Trabajo colaborativo: Colaborar con otros perfiles técnicos y áreas de negocio para comprender necesidades y desarrollar soluciones alineadas con los objetivos del proyecto.
Requisitos
- Experiencia profesional en ingeniería de datos o en roles relacionados con procesamiento e integración de datos.
- Experiencia práctica trabajando con Amazon Web Services (AWS) en soluciones de datos.
- Conocimientos sólidos de Python para procesamiento y transformación de datos.
- Manejo avanzado de SQL, incluyendo consultas complejas y optimización.
- Experiencia desarrollando y manteniendo procesos ETL/ELT.
- Conocimientos de modelado de datos y diseño de estructuras orientadas al análisis.
- Experiencia trabajando con bases de datos y distintas fuentes de información.
- Manejo de Git y buenas prácticas de desarrollo y documentación.
- Capacidad analítica, autonomía y habilidades para trabajar en equipo.
Deseables
- Experiencia con servicios de AWS para integración, almacenamiento y procesamiento de datos, como S3, Glue, Lambda, Athena o Redshift.
- Conocimientos de herramientas de orquestación de pipelines, como Apache Airflow o Step Functions.
- Experiencia con arquitecturas Data Lake o Lakehouse.
- Conocimientos de Docker y prácticas de CI/CD.
- Experiencia implementando controles de calidad, monitoreo y observabilidad de pipelines.
- Familiaridad con plataformas analíticas y casos de uso de Inteligencia Artificial.
Beneficios
- Beneficios por conectividad - Capacitaciones y certificaciones a cargo de la empresa - Prepaga de primer nivel - Dia de cumple free - Plan de carrera personalizado / capacitación constante - Kit de Bienvenida - Convenios para descuentos especiales junto a Unilever, Tienda Molinos y otras, Descuentos en formación junto a Siglo 21 y Coderhouse