Data Engineer Senior - Data Quality

Amaris Consulting; Santiago; Presencial; CLP 30.000.000 - 50.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Amaris Consulting busca un Data Engineer Senior con fuerte enfoque en Data Quality para diseñar, construir y mantener pipelines de datos en AWS. Deberá garantizar la calidad, consistencia y disponibilidad de la información mediante procesos ETL/ELT y arquitecturas Medallion.

Se valorará experiencia en S3, AWS Glue, Athena y Redshift, modelado de datos y buenas prácticas de Data Engineering. Trabajo en entorno ágil y colaborativo.

Formación

• Más de 4 años de experiencia como Data Engineer.
• Experiencia sólida en Data Quality y limpieza de datos.
• Dominio en el diseño y desarrollo de procesos ETL/ELT.
• Conocimientos en arquitecturas de datos modernas basadas en AWS y Medallion.
• Experiencia trabajando con servicios AWS (S3, Glue, Athena, Redshift).
• Conocimientos en modelado de datos y optimización de consultas SQL.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y optimizar procesos ETL/ELT escalables y eficientes.
• Implementar controles y reglas de Data Quality para garantizar la confiabilidad de los datos.
• Diseñar e implementar arquitecturas de datos basadas en Medallion (Bronze, Silver y Gold).
• Construir y mantener pipelines de datos utilizando servicios de AWS.
• Trabajar con S3, Glue, Athena y Redshift para procesamiento, almacenamiento y análisis.
• Ejecutar limpieza, transformación y estandarización de datos de múltiples fuentes.
• Monitorear y optimizar el rendimiento de pipelines y cargas de datos.
• Colaborar con Analytics, Data Governance y áreas de negocio para decisiones basadas en datos.

Conocimientos

Data Quality

ETL/ELT

AWS

SQL

Python

Airflow

Data Governance

Medallion Architecture

Cloud

Big Data

Herramientas

AWS Glue

Amazon Athena

Amazon Redshift

Airflow

Descripción del empleo

¡Estamos buscando un/a Data Engineer Senior – Data Quality!

¿Te apasiona diseñar plataformas de datos confiables, garantizar la calidad de la información y construir soluciones escalables en la nube? Esta es tu oportunidad de formar parte de un proyecto de alto impacto donde la calidad de los datos es un pilar estratégico.

Buscamos un/a Data Engineer Senior con sólida experiencia en Data Quality, desarrollo de procesos ETL y arquitecturas modernas de datos sobre AWS, capaz de diseñar, optimizar y mantener pipelines de datos robustos, asegurando la integridad, consistencia y disponibilidad de la información.

• Diseñar, desarrollar y optimizar procesos ETL/ELT escalables y eficientes.
• Implementar controles y reglas de Data Quality para garantizar la confiabilidad, consistencia y completitud de los datos.
• Diseñar e implementar arquitecturas de datos basadas en el modelo Medallion (Bronze, Silver y Gold).
• Construir y mantener pipelines de datos utilizando servicios de AWS.
• Trabajar con Amazon S3, AWS Glue, Amazon Athena y Amazon Redshift para el procesamiento, almacenamiento y análisis de datos.
• Ejecutar procesos de limpieza, transformación y estandarización de datos provenientes de múltiples fuentes.
• Monitorear y optimizar el rendimiento de los pipelines y procesos de carga.
• Implementar buenas prácticas de Data Engineering y Data Quality
• Colaborar con equipos de Analytics, Data Governance y áreas de negocio para asegurar datos confiables para la toma de decisiones.
• Más de 4 años de experiencia como Data Engineer.
• Experiencia sólida en iniciativas de Data Quality y limpieza de datos.
• Dominio en el diseño y desarrollo de procesos ETL/ELT.
• Experiencia trabajando con servicios de AWS, especialmente:
• Experiencia implementando arquitecturas Medallion (Bronze, Silver y Gold).
• Conocimientos avanzados de SQL y optimización de consultas.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.
• Conocimiento en modelado de datos y mejores prácticas de ingeniería de datos.
• Experiencia en ambientes Cloud y metodologías ágiles.
• Experiencia con herramientas de Data Quality como Great Expectations, AWS Deequ o similares.
• Conocimientos en Data Governance y Metadata Management.
• Experiencia con orquestadores de pipelines (Apache Airflow, AWS Step Functions o similares).
• Conocimientos en Python para automatización y procesamiento de datos.
• Experiencia en proyectos de analítica avanzada, Business Intelligence o modernización de plataformas de datos.
• Certificaciones AWS relacionadas con Data Analytics o Data Engineering.