Responsabilidades principales:

• Diseñar y liderar arquitecturas de pipelines ETL escalables y eficientes en AWS, asegurando buenas prácticas y estándares técnicos.

• Resolver problemas técnicos avanzados en Spark / PySpark relacionados con transformaciones complejas y procesamiento intensivo.

• Colaborar con áreas de Cloud y TechHub para optimizar infraestructura.

• Alinear modelos de datos con objetivos de negocio y necesidades de reporting.

• Liderar al equipo de Data Engineering: asignación de tareas, revisión de entregables y mejora técnica.

• Documentar procesos, arquitecturas y estándares de datos para asegurar su sostenibilidad.

Requisitos técnicos obligatorios:

• Experiencia avanzada en Apache Spark / PySpark sobre AWS.

• Diseño e implementación de workflows ETL complejos.

• Modelado de datos y diseño de esquemas escalables.

• Conocimiento profundo de AWS (S3, RDS, EMR) y seguridad de datos.

• SQL avanzado.

• Experiencia con CI/CD y despliegue automatizado en AWS.

• Fuertes habilidades de liderazgo técnico y coordinación con stakeholders.

Deseables:

• Procesamiento de datos en tiempo real.

• Certificación AWS en datos o arquitectura cloud.

• Conocimiento de modelos de datos del sector financiero (banca/inversión).

• Inglés fluido.

• Formación universitaria en Ingeniería, Matemáticas, Física o similares.