Senior Data Engineer

Projects Como Ingeniero de Datos en FinanciaCapital, serás responsable de diseñar, implementar y mantener nuestra infraestructura de datos en la nube, utilizando las últimas herramientas y tecnologías de AWS. Garantizarás que nuestras soluciones sean escalables, eficientes y alineadas con las mejores prácticas de la industria. Trabajarás en estrecha colaboración con los equipos de desarrollo y análisis de datos para construir pipelines robustos que soporten nuestras aplicaciones y necesidades de negocio, aprovechando servicios avanzados de AWS para optimizar el rendimiento y la escalabilidad. Functions - Diseñar y desarrollar pipelines de datos eficientes utilizando servicios de AWS, como Lambda, SNS, SQS, y otros servicios relacionados. - Implementar y mantener arquitecturas de datos escalables y altamente disponibles. - Optimizar el procesamiento de datos y flujos de trabajo para mejorar la eficiencia y reducir los tiempos de latencia. - Colaborar con equipos de desarrollo y análisis de datos para integrar fuentes de datos y crear soluciones que soporten las necesidades del negocio. - Monitorear, analizar y mejorar el rendimiento de los sistemas de datos. - Asegurar la calidad, consistencia y seguridad de los datos en todo el ecosistema de FinanciaCapital. Requirements - Título en Ingeniería en Computación, Ingeniería de Datos, Ciencias de la Computación o campo relacionado. - Experiencia comprobada en la creación y mantenimiento de pipelines de datos utilizando servicios de AWS, como Lambda, SNS, SQS, y otros (excluyente). - Conocimientos sólidos en bases de datos relacionales y no relacionales (ej. RDS, DynamoDB). - Experiencia con herramientas de ETL y procesamiento de datos en tiempo real (excluyente). - Conocimientos en programación Python (excluyente). - Experiencia en la implementación de soluciones en la nube con enfoque en AWS. - Habilidad para trabajar en un entorno ágil y colaborar efectivamente con equipos multidisciplinarios. - Experiencia con servicios adicionales de AWS como Terraform, Redshift, EMR, etc. - Conocimiento en Big Data y tecnologías de procesamiento masivo de datos. - Familiaridad con prácticas de DevOps y herramientas como Terraform, Serverless, Kubernetes.