Beneficios:
- Híbrido
- A largo plazo
- Oportunidad de ascenso
Título del puesto: Ingeniero de Datos AWS
Ubicación: Dallas, TX (Híbrido – 3 días a la semana en la oficina)
Proceso de entrevista: Entrevista presencial
Perfiles requeridos: 8–12 años de experiencia
Locales y no locales pueden solicitar
Habilidades básicas: Servicios AWS sólidos, Python/PySpark, SQL avanzado
Detalles de la presentación: Currículum, URL de LinkedIn, Autorización de trabajo, Detalles de la ubicación
Descripción del puesto
Nuestro estimado cliente busca un Ingeniero de Datos AWS experimentado con amplia experiencia en pruebas ETL, migración a la nube y programación en Python en un entorno AWS de nivel producción. Diseñarás y mantendrás canalizaciones de datos escalables, garantizarás la calidad de los datos mediante rigurosos tests ETL y desempeñarás un papel clave en iniciativas de migración a la nube a gran escala.
Este puesto es ideal para alguien apasionado por construir soluciones de datos eficientes, seguras y fiables, aplicar principios de diseño funcional y aprovechar la automatización para generar impacto empresarial.
Responsabilidades clave
- Desarrollar y mantener pipelines ETL escalables dentro del ecosistema AWS.
- Realizar pruebas ETL para garantizar la integridad, precisión y rendimiento de los datos.
- Liderar y apoyar proyectos de migración a la nube a gran escala.
- Utilizar Python (lenguaje principal) junto con SQL y PySpark para desarrollar soluciones de procesamiento y automatización de datos.
- Orquestar flujos de trabajo de datos usando Apache Airflow (incluyendo MWAA).
- Colaborar con equipos multifuncionales para diseñar modelos de datos e implementar metodologías estándar de seguridad y clasificación de datos de la industria.
- Monitorizar, solucionar problemas y optimizar las tuberías para garantizar fiabilidad y rendimiento.
- Diseñar documentos, realizar revisiones de código y aplicar prácticas de desarrollo guiado por pruebas (TDD).
- Trabajar en entornos Agile, participando en la planificación de sprints y en reuniones diarias de pie de pie.
- Garantizar una transición fluida de los datos durante las migraciones a la nube, aplicando prácticas de DevOps y CI/CD cuando sea necesario
Cualificaciones
- 8–12 años de experiencia en Ingeniería de Datos, centrada en ETL, Migración a la Nube y desarrollo de Python.
- 5+ años de experiencia práctica con Python (principal), SQL y PySpark, aplicando principios de diseño funcional y patrones de diseño de software.
- 5+ años construyendo y desplegando pipelines ETL en entornos on-premises, híbridos y en la nube, con experiencia en orquestación usando Airflow.
- 5+ años de experiencia en AWS a nivel de producción (MWAA, Glue/EMR (Spark), S3, ECS/EKS, IAM, Lambda).
- Sólido conocimiento de los principios estadísticos fundamentales, modelado de datos y mejores prácticas de seguridad de datos.
- 5+ años trabajando en desarrollo Ágil con pruebas unitarias, TDD y documentación de diseño.
- 2+ años de experiencia en DevOps/CI-CD, incluyendo Terraform u otras plataformas de Infraestructura como Código (IaC).
- Excelentes habilidades para resolver problemas, con la capacidad de solucionar problemas complejos de datos y rendimiento.
- Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar eficazmente en un modelo híbrido (3 días presenciales en Dallas).
Ubicación: Dallas, TX (Híbrido – 3 días a la semana en la oficina)
Proceso de entrevista: Entrevista presencial
Perfiles requeridos: 8–12 años de experiencia
Locales y no locales pueden solicitar
Habilidades básicas: Servicios AWS sólidos, Python/PySpark, SQL avanzado
Detalles de la presentación: Currículum, URL de LinkedIn, Autorización de trabajo, Detalles de la ubicación
Descripción del puesto
Nuestro estimado cliente busca un Ingeniero de Datos AWS experimentado con amplia experiencia en pruebas ETL, migración a la nube y programación en Python en un entorno AWS de nivel producción. Diseñarás y mantendrás canalizaciones de datos escalables, garantizarás la calidad de los datos mediante rigurosos tests ETL y desempeñarás un papel clave en iniciativas de migración a la nube a gran escala.
Este puesto es ideal para alguien apasionado por construir soluciones de datos eficientes, seguras y fiables, aplicar principios de diseño funcional y aprovechar la automatización para generar impacto empresarial.
Responsabilidades clave
- Desarrollar y mantener pipelines ETL escalables dentro del ecosistema AWS.
- Realizar pruebas ETL para garantizar la integridad, precisión y rendimiento de los datos.
- Liderar y apoyar proyectos de migración a la nube a gran escala.
- Utilizar Python (lenguaje principal) junto con SQL y PySpark para desarrollar soluciones de procesamiento y automatización de datos.
- Orquestar flujos de trabajo de datos usando Apache Airflow (incluyendo MWAA).
- Colaborar con equipos multifuncionales para diseñar modelos de datos e implementar metodologías estándar de seguridad y clasificación de datos de la industria.
- Monitorizar, solucionar problemas y optimizar las tuberías para garantizar fiabilidad y rendimiento.
- Diseñar documentos, realizar revisiones de código y aplicar prácticas de desarrollo guiado por pruebas (TDD).
- Trabajar en entornos Agile, participando en la planificación de sprints y en reuniones diarias de pie de pie.
- Garantizar una transición fluida de los datos durante las migraciones a la nube, aplicando prácticas de DevOps y CI/CD cuando sea necesario
Cualificaciones
- 8–12 años de experiencia en Ingeniería de Datos, centrada en ETL, Migración a la Nube y desarrollo de Python.
- 5+ años de experiencia práctica con Python (principal), SQL y PySpark, aplicando principios de diseño funcional y patrones de diseño de software.
- 5+ años construyendo y desplegando pipelines ETL en entornos on-premises, híbridos y en la nube, con experiencia en orquestación usando Airflow.
- 5+ años de experiencia en AWS a nivel de producción (MWAA, Glue/EMR (Spark), S3, ECS/EKS, IAM, Lambda).
- Sólido conocimiento de los principios estadísticos fundamentales, modelado de datos y mejores prácticas de seguridad de datos.
- 5+ años trabajando en desarrollo Ágil con pruebas unitarias, TDD y documentación de diseño.
- 2+ años de experiencia en DevOps/CI-CD, incluyendo Terraform u otras plataformas de Infraestructura como Código (IaC).
- Excelentes habilidades para resolver problemas, con la capacidad de solucionar problemas complejos de datos y rendimiento.
- Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar eficazmente en un modelo híbrido (3 días presenciales en Dallas).
Opciones flexibles de teletrabajo disponibles.
Compensación: $55.00 - $60.00 por hora
Sobre nosotros
Trabajamos para ofrecer rentabilidad en su negocio, con comunicación efectiva, consultoría y soluciones interactivas. Siguiendo un enfoque de trabajo ágil, nos aseguramos de que obtenga las soluciones ideales a un costo mínimo.
Enfoque de trabajo
Nuestra Filosofía
Nuestra filosofía comienza y termina en el enfoque del cliente primero. Ya sea entendiendo los requisitos de su negocio o eligiendo las tecnologías adecuadas, trabajamos como un equipo colectivo que toma todas las medidas posibles para crecer continuamente hacia nuestro objetivo común.
Nuestra filosofía comienza y termina en el enfoque del cliente primero. Ya sea entendiendo los requisitos de su negocio o eligiendo las tecnologías adecuadas, trabajamos como un equipo colectivo que toma todas las medidas posibles para crecer continuamente hacia nuestro objetivo común.
Política de trabajo
Promovemos un ambiente de trabajo colaborativo. Involucramos a todos los que trabajan en la organización en las decisiones de la comunidad y los alentamos a pensar desde una perspectiva más amplia. Nuestro proceso de trabajo promueve la flexibilidad y mantenemos un alto nivel de disciplina en diferentes niveles de ejecución.
El futuro
SelectMinds tiene años de experiencia en el dominio nos ayuda a comprender mejor la necesidad del momento. Esta comprensión nos impulsa a un futuro mejor con cada minuto que pasa. Creemos que vamos a despegar a las principales empresas de sus posiciones emblemáticas, con los productos que estamos considerando hoy.
(si ya tienes un currículum en Indeed)
