Job description
¿Quiénes somos?
Amaris Consulting es una firma independiente de asesoría tecnológica que ofrece servicios de orientación y soluciones para empresas. Reúne a más de 7.600 personas distribuidas en 5 continentes y más de 60 países. Con más de 1.000 clientes en todo el mundo, hemos implementado soluciones en proyectos clave durante más de una década.
Nuestros especialistas cubren sectores que van desde servicios financieros y transporte hasta salud y tecnología. Amaris es tu “stepping stone” para atravesar ríos de cambio, afrontar nuevos retos y llevar tus proyectos al siguiente nível.
Descripción del puesto
Únete a nuestro equipo como Ingeniero/a de Datos AWS y lleva tu carrera al siguiente nível diseñando arquitecturas de datos cloud-native en Amazon Web Services para transformar información en insights estratégicos.
Formarás parte de un entorno internacional y cooperativo, participando en proyectos de alto impacto donde podrás construir pipelines de datos robustos,
optimizar el procesamiento de grandes volúmenes y liderar la evolución de soluciones analíticas de vanguardia.
Responsabilidades:
Arquitectura & Infraestructura:
Diseñar arquitecturas de datos cloud-native en AWS (S3, Glue, EMR, Kinesis, Lambda)
Configurar y optimizar Redshift y Athena para análisis a gran escala
Implementar Step Functions y Glue Workflows para orquestación avanzada
Establecer CI/CD pipelines con CloudFormation o Terraform para despliegue automatizado
Pipeline Development:
Desarrollar ETLs/ELTs para ingestión de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados
Implementar data quality frameworks con AWS Glue DataBrew y Deequ
Crear streaming pipelines con Kinesis Data Analytics y Lambda para datos en tiempo real
Modelamiento & Optimización:
Diseñar modelos estrella, snowflake y data vault en Redshift
Optimizar consultas SQL y PySpark/Scala para alto rendimiento en grandes datasets
Implementar particionamiento, compresión y estrategias de caché
Gestión & Colaboraci
📌 Data Engineer Aws (Medellín)
🏢 Amaris
📍 Medellín
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