Empresa busca Ingeniero de Plataforma de Datos para diseñar, construir y operar pipelines de datos escalables y soluciones en la nube, trabajando con AWS, Python, SQL y Airflow. El puesto es remoto para LATAM con horario flexible.
Si sos Ingeniero de Plataforma de Datos y te gusta laburar con AWS, Python y Airflow, este puesto remoto es para vos. Podés sumarte a un proyecto desafiante con horario flexible y trabajar desde cualquier lugar de LATAM.
Descripción del puesto
Tipo: Contrato, por proyecto. Ubicación: Remoto — dentro de LATAM con ET ±1 hora. Disponibilidad: Contratista (40 horas semanales). Título del puesto: Data / Platform Engineer (AWS y Data Pipelines) Buscamos un Data / Platform Engineer altamente motivado para unirse a nuestro equipo y ayudar a diseñar, construir y operar pipelines de datos escalables y soluciones basadas en la nube. En este rol, trabajarás en estrecha colaboración con los equipos de ingeniería y producto para construir pipelines de datos tanto de streaming como batch, contribuir al diseño del sistema y ayudar a impulsar la automatización y el monitoreo en nuestra plataforma de datos. Responsabilidades clave: - Diseñar, construir, mantener y operar principalmente pipelines de datos escalables de streaming y batch, con un fuerte enfoque en el mantenimiento, monitoreo, solución de problemas y mejora continua de los pipelines existentes. - Trabajar con servicios de AWS, incluyendo Redshift, EMR y ECS, para soportar cargas de trabajo de procesamiento y análisis de datos. - Desarrollar y mantener flujos de trabajo de datos utilizando Python y SQL. - Orquestar y monitorear pipelines usando Apache Airflow. - Construir y desplegar aplicaciones contenerizadas usando Docker y Kubernetes. - Desglosar diseños de sistemas de alto nivel en tareas bien definidas y entregables con estimaciones realistas. - Colaborar con equipos multifuncionales en un entorno dinámico y distribuido a través de EE. UU. y Europa. - Impulsar la automatización, la observabilidad y el monitoreo para mejorar la confiabilidad, el rendimiento y la eficiencia operativa. - Apoyar la transferencia de conocimiento y la entrega de propiedad como parte de la transición planificada al equipo consumidor. Requisitos: - Sólida experiencia profesional con Python y SQL. - Experiencia práctica con AWS, específicamente Redshift, EMR y ECS. La experiencia en AWS es obligatoria (otros proveedores de nube no se consideran equivalentes para este puesto). - Experiencia comprobada en la construcción y operación de pipelines de datos tanto de streaming como batch. - Experiencia profesional con Apache Airflow, Docker y Kubernetes. - Capacidad para traducir diseños de sistemas de alto nivel en tareas técnicas accionables y estimaciones realistas. - Comodidad trabajando en entornos dinámicos y de ritmo rápido y en equipos distribuidos. - Fuerte interés en la automatización y el monitoreo. - Sólida experiencia práctica con Apache Spark. - Perfil senior con fuerte autonomía, habilidades de comunicación y capacidad para trabajar eficazmente en equipos distribuidos. - Capacidad comprobada para transferir conocimiento y apoyar entregas de propiedad. - Dominio fluido o profesional del inglés (tanto escrito como hablado). Idealmente: - Experiencia previa en la industria de las telecomunicaciones. - Experiencia con sistemas de machine learning y/o arquitecturas basadas en eventos. - Experiencia con Apache Iceberg. (*) SOUTHWORKS solo contrata a personas de países que no están bloqueados o sancionados por los Estados Unidos, incluidos aquellos identificados en la lista de Nacionales Especialmente Designados y Personas Bloqueadas (SDN) del Oficina de Control de Activos Financieros de EE. UU. (OFAC).
Responsabilidades
- Diseñar, construir, mantener y operar pipelines de datos (streaming y batch)
- Trabajar con servicios AWS (Redshift, EMR, ECS)
- Desarrollar y mantener flujos de datos con Python y SQL
- Orquestar y monitorear pipelines con Apache Airflow
- Construir y desplegar aplicaciones contenerizadas con Docker y Kubernetes
- Traducir diseños de sistemas en tareas y estimaciones
- Colaborar con equipos multifuncionales
- Impulsar la automatización, observabilidad y monitoreo
- Soportar la transferencia de conocimiento