Senior Data Engineer - Data Quality & AWS Platform

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

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.