¿Eres el indicado?

Como Ingeniero Líder Técnico - Datos, diseñarás, implementarás y escalarás una plataforma de datos de extremo a extremo construida en AWS S3, Glue, Lake Formation y DMS. Liderarás un pequeño equipo de ingenieros mientras colaboras de manera interdisciplinaria con las partes interesadas de fraude, finanzas, producto e ingeniería para garantizar un acceso a los datos fiable, oportuno y seguro en toda la empresa.

Defenderás las mejores prácticas en diseño de datos, gobernanza y observabilidad, aprovechando herramientas de IA Generativa para mejorar la productividad de ingeniería y acelerar el tiempo de obtención de información.

Defenderás las mejores prácticas en diseño de datos, gobernanza y observabilidad, aprovechando herramientas de IA Generativa para mejorar la productividad de ingeniería y acelerar el tiempo de obtención de información.

Contribuirás a

• Poseer el diseño y la escalabilidad de la arquitectura del lago de datos para cargas de trabajo en streaming y por lotes, aprovechando los servicios nativos de AWS.
• Liderar el desarrollo de tuberías de ingestion, transformación y almacenamiento utilizando AWS Glue, DMS, Kinesis/Kafka y PySpark.
• Estructurar y evolucionar datos en formatos de tabla abiertos (Apache Iceberg, Delta Lake) para soportar consultas en tiempo real y de "viaje en el tiempo" para servicios posteriores.
• Impulsar la productización de datos, habilitando acceso API-primer y autoservicio a conjuntos de datos curados para detección de fraude, reconciliación y casos de uso de informes.
• Definir y rastrear SLA y SLO para tuberías de datos críticas, asegurando alta disponibilidad y precisión de los datos en un entorno fintech regulado.
• Colaborar con equipos de InfoSec, SRE y Gobernanza de Datos para hacer cumplir la seguridad de los datos, el seguimiento de linaje, control de acceso y cumplimiento (GDPR, MAS TRM).
• Utilizar herramientas de IA Generativa para mejorar la productividad de los desarrolladores, incluyendo la generación automática de arneses de prueba, documentación de esquemas, andamios de transformación y perspectivas de rendimiento.
• Mentorizar a ingenieros de datos, establecer dirección técnica y asegurar la entrega de tuberías de datos de alta calidad y observables.

Responsabilidades

• Arquitectar tuberías escalables y optimizadas en costo a través de paradigmas en tiempo real y por lotes utilizando herramientas como AWS Glue, Step Functions, Airflow o EMR.
• Gestionar la ingestión desde fuentes transaccionales utilizando AWS DMS, centrándose en el manejo de cambios de esquema y replicación de baja latencia.
• Diseñar estrategias eficientes de particionamiento, compresión y metadatos para tablas de Iceberg o Hudi almacenadas en S3, catalogadas con Glue y Lake Formation.
• Construir data marts, vistas de auditoría y capas analíticas para soportar procesos impulsados por máquinas (por ejemplo, motores de fraude) y interfaces legibles por humanos (por ejemplo, paneles).
• Asegurar una robusta observabilidad de datos con métricas, alertas y seguimiento de linaje a través de OpenLineage o Great Expectations.
• Liderar revisiones trimestrales del costo de datos, rendimiento, evolución de esquemas y diseño arquitectónico con las partes interesadas y la alta dirección.
• Hacer cumplir el control de versiones, CI/CD y prácticas de infraestructura como código utilizando GitOps y herramientas como Terraform.

• Al menos 7 años de experiencia en ingeniería de datos.
• Amplia experiencia práctica con el conjunto de datos de AWS: Glue (Trabajos y Crawlers), S3, Athena, Lake Formation, DMS y Redshift Spectrum.
• Experiencia en el diseño de canalizaciones de datos para sistemas en tiempo real, de streaming y por lotes, incluyendo diseño de esquemas, optimización de formatos y SLAs.
• Fuertes habilidades de programación en Python (PySpark) y SQL avanzado para procesamiento analítico y transformación.
• Experiencia comprobada en la gestión de arquitecturas de datos utilizando formatos de tabla abiertos (Iceberg, Delta Lake, Hudi) a gran escala.
• Comprensión del procesamiento de flujos con Kinesis/Kafka y orquestación a través de Airflow o Step Functions.
• Experiencia en la implementación de controles de acceso a datos, políticas de cifrado y flujos de trabajo de cumplimiento en entornos regulados.
• Capacidad para integrar herramientas de GenAI en procesos de ingeniería de datos para impulsar ganancias medibles en productividad y calidad, con un fuerte enfoque en la higiene de ingeniería.
• Capacidad demostrada para liderar equipos, tomar decisiones arquitectónicas y colaborar con partes interesadas interfuncionales.

Puntos Extra

• Experiencia trabajando en un entorno regulado por PCI DSS o cualquier otro banco central, con requisitos de registro de auditoría y retención de datos.
• Experiencia en el dominio de pagos o banca, con casos de uso relacionados con conciliación, análisis de contracargos o detección de fraudes.
• Familiaridad con contratos de datos, patrones de malla de datos y principios de datos como producto.
• Experiencia utilizando GenAI para automatizar la documentación de datos, generar pruebas de datos o apoyar casos de uso de conciliación.
• Exposición a estrategias de afinación de rendimiento y optimización de costos en AWS Glue, Athena y S3.