JEFE TÉCNICO DE AWS: REMOTO

Resumen del puesto

Buscamos un líder técnico experimentado con amplia experiencia en la nube de AWS y Python, respaldado por una base sólida en ingeniería de datos. En este puesto, dirigirá el diseño, el desarrollo y la entrega de soluciones de datos escalables que impulsen las plataformas y el análisis empresariales. Colaborarás estrechamente con equipos interdisciplinarios, incluidos los gerentes de producto, los arquitectos de datos, los ingenieros, los analistas y las partes interesadas de la empresa, para permitir la integración, la automatización y la gobernanza de datos de alta calidad en toda la organización.
La función principal de este puesto se centra en la gestión de datos maestros (MDM), con experiencia en ingeniería de datos basada en AWS.

Responsabilidades clave:

• Dirija el diseño y la implementación de soluciones de datos escalables y nativas de la nube mediante los servicios de AWS, como Glue, Lambda, Redshift, S3 y Step Functions.
• Desarrolle y optimice canales de datos sólidos para la incorporación, la transformación, la orquestación y la entrega mediante las herramientas de Python y AWS.
• Trabaje con las partes interesadas del producto y la empresa para alinear las soluciones técnicas con las prioridades estratégicas y los objetivos de la hoja de ruta.
• Proporcione liderazgo técnico a los equipos de ingeniería de datos, fomentando las mejores prácticas en la codificación, el diseño, las pruebas y DevOps.
• Supervise las ceremonias ágiles, como la planificación de los sprints, la preparación de los trabajos pendientes y el seguimiento de las entregas, con herramientas como Azure DevOps y Jira.
• Garantice la excelencia operativa supervisando las soluciones de datos, abordando los problemas de forma proactiva y garantizando una alta disponibilidad y rendimiento.
• Colabore con los equipos de gobernanza, análisis y arquitectura de datos para garantizar la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos.
• Aproveche las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático y de inteligencia artificial generativa (por ejemplo, ChatGPT o Copilot) para mejorar la automatización, la velocidad de desarrollo y la eficiencia operativa.
• Contribuya a los esfuerzos de mejora continua impulsando la innovación en DevOps, la automatización del flujo de trabajo y los procesos de ingeniería.
• Opcional: aplique las mejores prácticas de MDM para ayudar a mantener la coherencia e integridad de los datos en todos los dominios, como el cliente, el producto o el proveedor.
• Implemente soluciones de supervisión, registro y alertas mediante los servicios de AWS, como CloudWatch, CloudTrail y AWS Config, para fomentar la observabilidad y la eficiencia operativa.

Calificaciones laborales:

• Licenciatura o título superior en ciencias de la computación, sistemas de información o un campo relacionado.
• Más de 4 años de experiencia en ingeniería de datos, arquitectura de datos o funciones similares.
• Experiencia comprobada en la dirección de equipos técnicos y en el impulso de la entrega integral de soluciones de datos basadas en la nube.
• Dominio de Python para crear flujos de trabajo de datos, API y scripts de automatización.
• Conocimiento profundo de los servicios de AWS, en particular los que respaldan la ingeniería y el análisis de datos (por ejemplo, Glue, S3, Redshift, Lambda o Step Functions).
• Comprensión sólida del modelado de datos, las canalizaciones de ETL/ELT, los lagos de datos y las estrategias de integración (lotes, API, streaming).
• Experiencia trabajando en entornos ágiles con herramientas como Azure DevOps y Jira.
• Excelentes habilidades de comunicación y una mentalidad colaborativa para trabajar con partes interesadas técnicas y no técnicas.

Habilidades preferidas

• La experiencia con herramientas de MDM como Informatica MDM, Reltio y Stibo es una ventaja.
• La certificación de AWS (p. ej., arquitectura de soluciones o análisis de datos) es muy recomendable.
• Experiencia con herramientas de infraestructura como código, como Terraform, AWS CDK o CloudFormation.
• Familiaridad con los marcos de cumplimiento y privacidad de los datos (por ejemplo, el RGPD y la CCPA).
• Experiencia práctica con la arquitectura de Lakehouse utilizando los servicios de AWS (Glue, S3, Redshift, Athena, Lake Formation).
• Exposición a herramientas de catalogación, linaje y gobernanza de datos.
• Experiencia en la integración con plataformas como ServiceNow.