Senior AWS Data Engineer – Data Migration & Automation

Inetum; Puerto Bogotá; On-site; COP 120,000,000 - 180,000,000; Full time

Job summary

Inetum Colombia busca un Senior AWS Data Engineer / Data Migration & Automation Engineer para liderar migraciones de bases de datos a AWS y la transformación de procesos ETL/ELT. El rol requiere experiencia en AWS Glue, DMS y orquestación con GitHub Actions, con foco en automatización, trazabilidad y operabilidad en entornos DEV, QA/UAT y PROD.

El candidato ideal tendrá sólida experiencia en SQL, Python y PySpark, así como un enfoque orientado a la calidad de datos, seguridad y buenas prácticas

Qualifications

• Experiencia en migración de bases de datos a AWS y ETL/ELT.

Responsibilities

• Migrar bases de datos y diseñar estrategias de migración hacia AWS.
• Desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT en AWS Glue.
• Automatizar despliegues y CI/CD con GitHub Actions para DEV/QA/PROD.
• Asegurar calidad de datos, trazabilidad y monitoreo con CloudWatch.

Skills

Capacidad analítica

Automatización

Resolución de problemas

Trabajo en equipo

Tools

AWS Glue

AWS DMS

Amazon S3

Terraform

CloudWatch

GitHub Actions

Python

PySpark

Job description

Descripción de la empresa

Inetum es una compañía global de servicios de tecnología e innovación digital, presente en más de 26 países. En Colombia, Inetum ofrece soluciones tecnológicas avanzadas que impulsan la transformación digital de empresas en diversos sectores, brindando servicios en consultoría, desarrollo de software, integración de sistemas, outsourcing y soporte técnico.

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Descripción del empleo

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.

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
Aún, debe ser capaz de llevar este flujo desde el desarrollo hasta producción utilizando procesos automatizados y controlados.