Se busca un Data Engineer con al menos 2 años de experiencia para trabajar en soluciones de datos en AWS, incluyendo pipelines ETL batch y en tiempo real. Se requiere conocimiento de Python, SQL y bases de datos AWS, con disponibilidad híbrida en Núñez.
Si tenés al menos 2 años de experiencia como Ingeniero de Datos y querés potenciar tus skills en AWS, este puesto híbrido en Núñez es para vos. Podrás desarrollar soluciones de vanguardia y trabajar con tecnologías de streaming, ideal para quienes buscan crecer en el mundo cloud.
Responsabilidades del Puesto: - Desarrollar soluciones utilizando tecnologías de datos de vanguardia en AWS. - Determinar las fuentes de datos y construir algoritmos que faciliten el acceso y aprovechamiento de la información para los clientes. - Investigar diferentes enfoques para el almacenamiento y explotación de datos en AWS. - Diseñar, desarrollar, probar e implementar soluciones de software que resuelvan desafíos técnicos. - Supervisar las métricas de rendimiento del sistema para identificar y mitigar posibles riesgos o problemas. - Realizar análisis de datos exploratorios, prescriptivos y predictivos, desarrollando pipelines de ETL tanto en batch como en tiempo real. Requisitos del Puesto: - Mínimo 2 años de experiencia en roles similares de ingeniería de datos. - Nociones y experiencia en procesos ETL. - Manejo de Python para el desarrollo de soluciones. - Conocimiento práctico de bases de datos en AWS, como RDS, RedShift y Aurora. - Dominio de lenguaje SQL (por ejemplo, MS-SQL, Oracle, PostgreSQL). - Experiencia en entornos Agile y desarrollo colaborativo. - Conocimiento y experiencia con tecnologías de streaming de datos (Kafka, MSK, Kinesis, MQ, SQS, etc.). - Inglés avanzado. - Disponibilidad para asistir a las oficinas 2 a 3 veces por mes en Núñez, CABA. Deseable: - Experiencia profesional adicional en AWS y otras plataformas cloud. - Certificación AWS Cloud Practitioner. - Manejo de servicios de datos de AWS como Athena, Glue y EMR. - Conocimientos en PySpark, Data Warehouse, Data Lakes y arquitecturas tipo Lake House. - Experiencia en infraestructura como código (SAM, CDK, Terraform, CloudFormation). - Conocimientos en prompt engineering para generative AI.