Data Engineer - Aws, Hibrido

Data Engineer - AWSSe pueden requerir diversas habilidades interpersonales y experiencia para el siguiente puesto.Por favor, asegúrese de consultar la descripción a continuación con atención.Buscamos un Data Engineer especializado en AWS para incorporarse a proyectos de integración, transformación y explotación de datos corporativos en entornos cloud.El candidato será responsable del diseño, desarrollo y operación de procesos ETL/ELT, así como de la construcción y mantenimiento de soluciones de datos escalables y seguras sobre Amazon Web Services.Formación y certificacionesTitulación universitaria en áreas técnicas, preferiblemente informática o ingeniería.Certificaciones AWS:AWS Certified Data Engineer Associate.AWS Certified Developer Associate.AWS Certified Solutions Architect Associate.Experiencia requeridaMínimo 4 años en proyectos de ingeniería de datos, integración de información y desarrollo de procesos ETL/ELT, incluyendo integración de bases de datos relacionales corporativas (especialmente Oracle) con servicios cloud.Mínimo 4 años en desarrollo con Python y SQL aplicado a tratamiento, transformación, validación y conciliación de datos procedentes de sistemas corporativos.Mínimo 3 años de experiencia en AWS, participando en diseño, desarrollo, despliegue u operación de soluciones de datos, incluyendo servicios gestionados como:AWS Glue, AWS Step Functions, Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Athena, AWS Glue Data Catalog, Amazon EventBridge, CloudWatch.Mínimo 2 años en procesamiento distribuido de datos mediante Apache Spark o tecnologías equivalentes, incluyendo optimización de procesos y resolución de incidencias de rendimiento.Experiencia en automatización y orquestación de flujos de datos, gestión de dependencias, trazabilidad, control de versiones y despliegues mediante herramientas como Git, GitHub Actions, Terraform o scripts equivalentes.Conocimientos técnicosArquitecturas Data Lake / Lakehouse: organización por capas de datos, gestión de formatos analíticos, particionado de información, catálogos de metadatos y buenas prácticas de explotación analítica.Calidad, gobierno y trazabilidad de datos: validación de restricciones, auditoría de procesos, control de consistencia entre sistemas origen y destino, gestión de errores y reprocesos.Metodologías ágiles y modelos iterativos de gestión de proyectos: planificación de tareas, seguimiento de incidencias, documentación técnica y coordinación con equipos técnicos y funcionales.Funciones principalesDiseño, desarrollo y operación de pipelines de datos en AWS.Integración de datos procedentes de sistemas corporativos relacionales y cloud.Procesamiento y transformación de grandes volúmenes de información.Implementación de procesos de calidad, auditoría y trazabilidad de datos.Monitorización de ejecuciones, gestión de errores y optimización de procesos.Participación en equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles.Modalidad / ubicaciónProyecto en entornos cloud, modalidad flexible/híbrida según cliente.xsgfvudNivel de seniority: perfil avanzado con certificaciones AWS y experiencia probada en proyectos de datos.Inglés B2-C1.AWS Glue, AWS Step Functions, Amazon S3, AWS Lambda, Python, SQL, Git, GitHub Actions, Terraform

Titulación universitaria en áreas técnicas, preferiblemente informática o ingeniería. Certificaciones AWS: AWS Certified Data Engineer Associate. AWS Certified Developer Associate. AWS Certified Solutions Architect Associate. Experiencia requerida Mínimo 4 años en proyectos de ingeniería de datos, integración de información y desarrollo de procesos ETL/ELT, incluyendo integración de bases de datos relacionales corporativas (especialmente Oracle) con servicios cloud. Mínimo 4 años en desarrollo con Python y SQL aplicado a tratamiento, transformación, validación y conciliación de datos procedentes de sistemas corporativos. Mínimo 3 años de experiencia en AWS, participando en diseño, desarrollo, despliegue u operación de soluciones de datos, incluyendo servicios gestionados como: AWS Glue, AWS Step Functions, Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Athena, AWS Glue Data Catalog, Amazon EventBridge, CloudWatch. Mínimo 2 años en procesamiento distribuido de datos mediante Apache Spark o tecnologías equivalentes, incluyendo optimización de procesos y resolución de incidencias de rendimiento. Experiencia en automatización y orquestación de flujos de datos, gestión de dependencias, trazabilidad, control de versiones y despliegues mediante herramientas como Git, GitHub Actions, Terraform o scripts equivalentes. Conocimientos técnicos Arquitecturas Data Lake / Lakehouse: organización por capas de datos, gestión de formatos analíticos, particionado de información, catálogos de metadatos y buenas prácticas de explotación analítica. Calidad, gobierno y trazabilidad de datos: validación de restricciones, auditoría de procesos, control de consistencia entre sistemas origen y destino, gestión de errores y reprocesos. Metodologías ágiles y modelos iterativos de gestión de proyectos: planificación de tareas, seguimiento de incidencias, documentación técnica y coordinación con equipos técnicos y funcionales., Modalidad / ubicación Proyecto en entornos cloud, modalidad flexible/híbrida según cliente. xsgfvud Nivel de seniority: perfil avanzado con certificaciones AWS y experiencia probada en proyectos de datos. Inglés B2-C1. AWS Glue, AWS Step Functions, Amazon S3, AWS Lambda, Python, SQL, Git, GitHub Actions, Terraform