Ingeniero o Arquitecto de Datos con exp en AWS (Híbrido o Remoto)

The Brick; Ciudad de México; Híbrido; MXN 200,000 - 400,000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología en Ciudad de México busca un Ingeniero o Arquitecto de Datos con experiencia en AWS. El rol implica diseñar e implementar soluciones de gestión de datos, incluyendo Data Lakes y Warehouses. Se ofrece un salario de $130,000 pesos mensuales, con prestaciones de ley y la posibilidad de trabajo híbrido.

Servicios

Prestaciones de Ley

Seguro Dental

Formación

• 5+ años de experiencia como Ingeniero/Arquitecto de Datos.
• 3+ años en configuración de servicios en AWS.
• Experiencia en modelado de datos.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar Data Lakes, Data Marts y Data Warehouses.
• Comprender capas de datos operativas y de negocio.

Conocimientos

Diseño y Desarrollo de Datos

Configuración de Servicios en AWS

Implementación de AWS MDM

MySQL

Modelado de Datos

SegeMaker

Descripción del empleo

Acerca del puesto Ingeniero o Arquitecto de Datos con exp en AWS (Híbrido o Remoto)

Ubicación del empleo: CDMX Reforma / esquema Híbrido posible Remoto

Sueldo: $130,000 pesos mensuales negociables

Prestaciones: Prestaciones de Ley; Seguro Dental

Esquema de pago: 100% nómina en un periodo quincenal.

Experiencia requerida

• Ingeniero/Arquitecto de Datos (Diseño y Desarrollo): 5+
• Configurando Servicios en AWS: 3+
• implementando AWS MDM: 3+
• con MySQL: +3
• Modelado de Datos
• trabajando con SegeMaker: 1+

Experiencia Deseable

• Exp. con Kinesis o Kafka: (Deseable)
• Exp. con Bases de datos Aurora: (Deseable)
• Exp. en Gobernanza de Datos (Deseable)
• Certificación AWS (Deseable)

El perfil que buscamos requiere experiencia en Data Governance, una sólida comprensión del diseño MDM (Master Data Management) analítico y operativo, y conocimiento de los servicios de AWS necesarios para su implementación. Sus actividades están orientadas a comprender las diferentes capas de datos operativas y de negocio para diseñar e implementar gradualmente Data Lake, Data Marts y Data Warehouses para proporcionar los requisitos de datos de cada unidad de negocio.