Analista de Datos, esquema hibrido, turno mañana.
Misión del Puesto
Diseñar, desarrollar y mantener soluciones de datos e inteligencia artificial generativa sobre AWS que permitan integrar, transformar, gobernar y disponibilizar información confiable para la toma de decisiones y la automatización de procesos del negocio.
Responsabilidades
Construir pipelines de datos escalables, seguros y trazables en AWS.
Diseñar casos de uso de GenAI con Amazon Bedrock, incluyendo RAG, agentes, orquestación con herramientas y consumo protegido de modelos fundacionales.
Participar en la implementación y operación de agentes productivos con Amazon Bedrock AgentCore, contemplando runtime, gateway, memoria, identidad, observabilidad y controles de acceso.
Facilitar modelos de datos, datasets y bases de conocimiento consumibles por BI, Data Science, GenAI y áreas de negocio.
Asegurar buenas prácticas de calidad, documentación, seguridad, privacidad y gobierno del dato.
Requisitos
2 a 4 años de experiencia en Data Engineering, Data Analytics, BI técnico, desarrollo de soluciones de datos o automatización analítica.
Se valorará experiencia práctica en nube AWS y participación en casos de uso de IA generativa.
Estudiante avanzado o graduado de Sistemas, Ingeniería, Ciencia de Datos,



Licenciatura en Informática, carreras afines o formación técnica equivalente.
AWS Data S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions, IAM, CloudWatch.
Deseable Lake Formation, EMR, MWAA, EventBridge, CDK/CloudFormation.
Amazon Bedrock consumo de modelos fundacionales, diseño de prompts, integración con APIs, Knowledge Bases/RAG, embeddings, flows, evaluación de respuestas y criterios de seguridad/guardrails.
Amazon Bedrock AgentCore nociones de Runtime, Gateway, Memory, Identity, Observability, Code Interpreter, Browser y despliegue/operación segura de agentes a escala.
Agentes y automatización diseño de herramientas para agentes, integración con APIs/Lambda, control de permisos, trazabilidad, monitoreo y pruebas funcionales.
Lenguajes SQL avanzado, Python.
Deseable PySpark y experiencia con SDKs/CLI de AWS.
Bases y formatos Parquet, CSV/JSON, particionamiento, modelado dimensional, data lake/lakehouse y preparación de fuentes para RAG.
BI/Consumo Tableau, Amazon QuickSight.
DevOps/DataOps/MLOps Git/GitHub, versionado, despliegues controlados, documentación técnica, monitoreo y buenas prácticas de seguridad.
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📌 Analista De Datos Aws (Chubut)
🏢 Gador
📍 Chubut