Responsabilidades

- Diseñar e implementar procesos ETL/ELT en AWS Glue y PySpark.
- Desarrollar pipelines para transformación y migración de datos de alto volumen.
- Diseñar procesos de reconciliación y validación de datos en EMR Serverless.
- Optimizar jobs Spark y mejorar performance de pipelines.
- Definir estándares técnicos y buenas prácticas para el equipo.
- Realizar revisiones técnicas de desarrollos.
- Identificar riesgos técnicos y proponer soluciones.
- Colaborar con arquitectura, plataforma y seguridad en definiciones técnicas.

Requisitos técnicos

- PySpark y Python avanzados.
- AWS Glue, Glue Data Catalog, Glue Data Quality.
- Amazon S3, Apache Iceberg, EMR Serverless.
- Athena, DMS, Lake Formation, CloudWatch.
- Step Functions, EventBridge, Lambda.
- CDK o Terraform.
- pandas, pyarrow, pytest, chispa, boto3.
- Testing,



validación y reconciliación de datos.

Full time: Lunes a viernes 9 a 18hs

Requisitos:

Experiencia requerida

- 5+ años como Data Engineer o rol similar.
- Experiencia en proyectos de migración de datos complejos.
- Experiencia en entornos cloud con procesamiento de grandes volúmenes.
- Experiencia en liderazgo técnico o revisiones de código.

Deseables

- Experiencia en migración de datos BSS y/o industria Telco.
- Amazon Bedrock, conocimientos de modelos de datos Telco.

Certificaciones

- AWS Certified Data Engineer – Associate (obligatoria).
- AWS Certified Solutions Architect – Associate (deseable).

Required Skill Profession

Computer Occupations

📌 Data Engineer AWS SR (Glue/Spark/GenAI) (Buenos Aires)
🏢 ITPS
📍 Buenos Aires