¿CÓMO ES EL DÍA A DÍA DE LA POSICIÓN? : Responsabilidades
Desarrollar procesos ETL en AWS Glue.
Implementar pipelines en PySpark para transformación y migración de datos.
Desarrollar procesos de reconciliación y validación de datos en EMR Serverless.
Procesar grandes volúmenes de datos sobre AWS.
Optimizar jobs Spark y mejorar performance de pipelines.
Implementar controles de calidad, testing y monitoreo de procesos.
Colaborar con equipos de arquitectura, datos y plataforma AWS.

TENEMOS UN DESAFÍO PARA QUIENES : Requisitos técnicos
Experiencia sólida en PySpark y Python.
Conocimiento avanzado de AWS Glue, Glue Data Catalog y Glue Data Quality.
Experiencia con Amazon S3, Apache Iceberg y EMR Serverless.
Conocimientos de Athena, DMS, Lake Formation y CloudWatch Logs.
Experiencia con Step Functions, EventBridge y Lambda.
Manejo de CDK o Terraform.
Conocimientos de pandas, pyarrow, pytest, chispa y boto3.
Conocimientos de testing, validación y reconciliación de datos.
Experiencia requerida
Mínimo 4 años de experiencia como Data Engineer o rol similar.




Experiencia en proyectos de migración o integración de datos.
Deseables
Deseable experiencia en migración de datos BSS y/o industria Telco.
Conocimientos de Amazon Bedrock para automatización o generación asistida de código.
Experiencia en modelos de datos vinculados a clientes, billing, servicios o inventario.
Certificaciones
AWS Certified Data Engineer – Associate (obligatoria).
AWS Certified Solutions Architect – Associate (deseable).

DESCRIPCIóN :

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