Data Engineer Sr

Requerimientos

• Título en Ingeniería en Computación, Ingeniería de Datos, Ciencias de la Computación o campo relacionado.
• Experiencia comprobada en la creación y mantenimiento de pipelines de datos utilizando servicios de AWS, como Lambda, SNS, SQS, y otros (excluyente).
• Conocimientos sólidos en bases de datos relacionales y no relacionales (ej. RDS, DynamoDB).
• Experiencia con herramientas de ETL y procesamiento de datos en tiempo real (excluyente).
• Conocimientos en programación Python (excluyente).
• Experiencia en la implementación de soluciones en la nube con enfoque en AWS.
• Habilidad para trabajar en un entorno ágil y colaborar efectivamente con equipos multidisciplinarios.

Projects

Como Ingeniero de Datos en FinanciaCapital, serás responsable de diseñar, implementar y mantener nuestra infraestructura de datos en la nube, utilizando las últimas herramientas y tecnologías de AWS. Garantizarás que nuestras soluciones sean escalables, eficientes y alineadas con las mejores prácticas de la industria. Trabajarás en estrecha colaboración con los equipos de desarrollo y análisis de datos para construir pipelines robustos que soporten nuestras aplicaciones y necesidades de negocio, aprovechando servicios avanzados de AWS para optimizar el rendimiento y la escalabilidad.

Funciones del cargo

• Diseñar y desarrollar pipelines de datos eficientes utilizando servicios de AWS, como Lambda, SNS, SQS, y otros servicios relacionados.
• Implementar y mantener arquitecturas de datos escalables y altamente disponibles.
• Optimizar el procesamiento de datos y flujos de trabajo para mejorar la eficiencia y reducir los tiempos de latencia.
• Colaborar con equipos de desarrollo y análisis de datos para integrar fuentes de datos y crear soluciones que soporten las necesidades del negocio.
• Monitorear, analizar y mejorar el rendimiento de los sistemas de datos.
• Asegurar la calidad, consistencia y seguridad de los datos en todo el ecosistema de FinanciaCapital.

Opcionales

• Experiencia con servicios adicionales de AWS como Terraform, Redshift, EMR, etc.
• Conocimiento en Big Data y tecnologías de procesamiento masivo de datos.
• Familiaridad con prácticas de DevOps y herramientas como Terraform, Serverless, Kubernetes.