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Data Engineer Semi Senior – AWS & Data Governance

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Summary

A semi-senior data engineer designs, builds, and maintains data integration, ETL/ELT, migration, and storage solutions for a strategic data governance project, working with AWS data services (S3, Glue, Redshift, RDS, Lambda, Athena) plus data modeling, quality, and metadata management.

  • Data Warehousing.
  • Data Quality.
  • Amazon S3
  • AWS Glue
  • Amazon Redshift
  • Amazon RDS
  • AWS Lambda
  • Amazon Athena

Buscamos un/a Data Engineer Semi Senior – AWS & Data Governance para participar en un proyecto estratégico enfocado en fortalecer las capacidades de gestión, integración, almacenamiento y gobierno de datos.

El desafío contempla iniciativas relacionadas con datos maestros y de referencia, gestión de metadatos, modelado y diseño de datos, calidad de datos, procesos ETL/ELT y almacenamiento en AWS, contribuyendo a la evolución de las capacidades de Gobierno de Datos de la organización.

Buscamos un/a profesional con experiencia práctica en Data Engineering, interés por iniciativas de Gobierno de Datos y capacidad para transformar necesidades de negocio en soluciones técnicas escalables y sostenibles.

Principales funciones

  • Diseñar, desarrollar y mantener procesos de integración, transformación y procesamiento de datos.
  • Implementar procesos ETL/ELT para la extracción, transformación y carga de información.
  • Participar en el diseño y optimización de soluciones de almacenamiento de datos en AWS.
  • Diseñar y mantener estructuras y modelos de datos orientados a las necesidades del negocio.
  • Participar en iniciativas de Master Data Management (MDM) y gestión de datos de referencia.
  • Apoyar la implementación y gestión de metadatos, trazabilidad y documentación de datos.
  • Participar en iniciativas de Data Quality, contribuyendo a mejorar la integridad, consistencia y confiabilidad de la información.
  • Desarrollar y mantener procesos de migración e integración de datos.
  • Contribuir a la implementación de capacidades de Gobierno de Datos y su integración con procesos y soluciones de Data Engineering.
  • Aplicar buenas prácticas de arquitectura, almacenamiento, seguridad y operación de datos.
  • Documentar procesos, modelos, estructuras y soluciones técnicas.
  • Analizar requerimientos de negocio y traducirlos en soluciones de datos.
  • Trabajar de manera colaborativa con equipos de Data Engineering, Data Governance, Arquitectura, Tecnología y negocio.
  • Proponer mejoras orientadas a la eficiencia, calidad, escalabilidad y sostenibilidad de las soluciones de datos.

Requisitos

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ingeniería Industrial, Ingeniería de Procesos o carreras afines. 3 años o más de experiencia en Data Engineering, Data Architecture, integración de datos o áreas relacionadas. Experiencia desarrollando procesos ETL/ELT. Experiencia en modelado y diseño de datos. Experiencia en almacenamiento, procesamiento y gestión de datos. Experiencia trabajando con AWS en soluciones relacionadas con datos. Conocimientos de bases de datos y SQL. Experiencia en integración y/o migración de datos. Conocimientos de Data Quality y Data Governance. Capacidad para comprender necesidades de negocio y traducirlas en soluciones técnicas. Experiencia trabajando con equipos multidisciplinarios.

Requeridos

  • AWS aplicado a Data Engineering.
  • Procesos ETL/ELT.
  • Integración y transformación de datos.
  • SQL y bases de datos relacionales.
  • Modelado y diseño de datos.
  • Data Warehousing.
  • Almacenamiento y procesamiento de datos.
  • Data Quality.
  • Fundamentos de Data Governance.
  • Gestión de metadatos.
  • Conceptos de Master Data Management (MDM) y datos de referencia.
  • Migración de datos.
  • Buenas prácticas de desarrollo y documentación de procesos de datos.

Experiencia Con Servicios AWS Orientados a Datos, Tales Como

  • Amazon S3
  • AWS Glue
  • Amazon Redshift
  • Amazon RDS
  • AWS Lambda
  • Amazon Athena
  • AWS Step Functions u otros servicios de integración y procesamiento.

Habilidades y competencias

  • Pensamiento analítico.
  • Resolución de problemas.
  • Comunicación clara y asertiva.
  • Capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas.
  • Trabajo colaborativo.
  • Orientación a resultados.
  • Atención al detalle.
  • Organización y planificación.
  • Capacidad de aprendizaje.
  • Proactividad.
  • Orientación a la mejora continua.

Deseables

  • Conocimiento de DAMA-DMBOK 2.0.
  • Experiencia implementando iniciativas de Gobierno de Datos.
  • Experiencia con Master Data Management (MDM).
  • Experiencia con herramientas de gestión de metadatos y calidad de datos.
  • Conocimientos de arquitectura de datos.
  • Conocimientos de TOGAF.
  • Certificación CDMP – DAMA.
  • Certificaciones AWS relacionadas con Data Engineering o Data Architecture.
  • Conocimiento de herramientas de Data Catalog, Data Quality o Metadata Management.
  • Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.
  • Conocimientos de arquitecturas cloud y soluciones escalables de datos.

Skills

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