Senior AWS Data Engineer – Data Migration & Automation

Buscamos un Senior AWS Data Engineer / Data Migration & Automation Engineer con experiencia sólida en ingeniería de datos migración de bases de datos desarrollo y transformación de procesos ETL/ELT y automatización de soluciones sobre AWS.
La persona será responsable de llevar procesos existentes de bases de datos SQL y ETLs hacia AWS asegurando que la migración sea técnicamente correcta automatizada trazable escalable y operable en los diferentes ambientes.
Un aspecto fundamental del rol es que la solución no quede únicamente desarrollada sino que todo el ciclo de desarrollo y despliegue quede automatizado mediante GitHub y GitHub Actions siguiendo buenas prácticas de CI/CD.

Qualifications :

1. Responsabilidades principales:

Migración de bases de datos
Analizar bases de datos y plataformas existentes para identificar estructuras dependencias volumen complejidad y riesgos de migración.
Diseñar y ejecutar estrategias de migración hacia AWS.
Configurar y operar AWS Database Migration Service (AWS DMS) para migraciones y replicaciones.
Gestionar cargas iniciales cargas incrementales y procesos de sincronización.
Participar en actividades de cutover validación y estabilización de las plataformas migradas.
Realizar troubleshooting de errores de migración conectividad rendimiento y consistencia de datos.

SQL y bases de datos

Desarrollar y mantener SQL avanzado.
Analizar y adaptar queries vistas stored procedures funciones y procesos SQL existentes.
Identificar diferencias entre motores de bases de datos origen y destino.
Optimizar consultas y procesos para mejorar rendimiento.
Diseñar mecanismos de validación y reconciliación de información entre origen y destino.

ETL / ELT y AWS Glue

Analizar procesos ETL existentes y comprender su lógica funcional y técnica.
Migrar y rediseñar procesos ETL/ELT para ejecutarse sobre AWS.
Desarrollar pipelines utilizando AWS Glue.
Crear y administrar Glue Jobs Crawlers Workflows y Glue Data Catalog.
Desarrollar transformaciones utilizando Python y/o PySpark.
Diseñar procesos de ingesta transformación y carga sobre S3 y otros servicios AWS.
Automatizar la ejecución dependencia y orquestación de los pipelines.
Implementar controles de calidad y validaciones dentro de los procesos de datos.

Automatización y CI/CD

Utilizar GitHub como plataforma de control de versiones y colaboración.
Definir y mantener estrategias de branching pull requests y code reviews.
Diseñar e implementar pipelines de GitHub Actions.
Automatizar procesos de build testing packaging y deployment.
Automatizar despliegues hacia los diferentes ambientes: DEV QA/UAT y PROD.
Gestionar variables secrets y configuraciones de forma segura.
Implementar mecanismos de rollback y control de versiones.
Integrar GitHub Actions con AWS para automatizar el despliegue de componentes de datos y ETL.
Reducir al mínimo las actividades manuales en el ciclo de desarrollo y operación.

Infraestructura y operación AWS

Implementar infraestructura y configuraciones mediante Infrastructure as Code.
Trabajar preferentemente con Terraform y/o AWS CloudFormation.
Configurar monitorización logging y alertas utilizando Amazon CloudWatch.
Implementar y operar servicios de AWS orientados a datos automatización y procesamiento.
Participar en el diseño de soluciones escalables seguras y mantenibles

2. Requerimientos técnicos:

AWS
Experiencia práctica y demostrable con:
AWS Glue
AWS DMS
Amazon S3
Amazon CloudWatch
AWS IAM
AWS Lambda
AWS Step Functions y/o herramientas de orquestación equivalentes
EventBridge y/o mecanismos de automatización de eventos

Data Engineering
ETL / ELT
Data pipelines
Data migration
Data transformation
Data validation y reconciliation
Data quality
Procesamiento de grandes volúmenes de datos

SQL y bases de datos
SQL avanzado
Queries complejas
Joins
CTEs
Window functions
Stored procedures
Functions
Views
Optimización de consultas
Experiencia con bases de datos relacionales

Lenguajes
Python
PySpark como conocimiento altamente deseable para AWS Glue

GitHub y DevOps
Git
GitHub
GitHub Actions
CI/CD
Pull Requests
Branching strategies
Automated testing
Automated deployments
Gestión de secrets y variables
Integración de GitHub con AWS

Infrastructure as Code
Terraform y/o CloudFormation

Información adicional :

Experiencia con bases de datos
Se valorará especialmente experiencia con uno o varios de los siguientes motores:
Oracle
Microsoft SQL Server
PostgreSQL
MySQL
El candidato debe ser capaz de entender un entorno de base de datos existente identificar dependencias y adaptar la solución para el entorno AWS destino.

Competencias profesionales
Capacidad analítica.
Orientación a la automatización.
Atención al detalle.
Orientación a calidad de datos.
Capacidad de troubleshooting.
Pensamiento estructurado.
Buenas prácticas de desarrollo.
Capacidad para documentar soluciones técnicas.
Trabajo colaborativo.
Capacidad para gestionar prioridades y entregas.
Orientación a resultados.

Perfil técnico esperado
El candidato ideal debe ser capaz de trabajar end-to-end en una migración de datos.
Como referencia debería poder participar en un flujo como:
Base de datos origen AWS DMS Amazon S3 AWS Glue Transformaciones SQL / Python / PySpark Base de datos o Data Warehouse destino Validación y reconciliación CI/CD con GitHub Actions Monitorización con CloudWatch
Además debe ser capaz de llevar este flujo desde el desarrollo hasta producción utilizando procesos automatizados y controlados.

Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time