Descripción del empleo

Buscamos un Senior AWS Data Engineer / Data Migration & Automation Engineer con experiencia sólida en ingeniería de datos, migración de bases de datos, desarrollo y transformación de procesos ETL/ELT y automatización de soluciones sobre AWS.

La persona será responsable de llevar procesos existentes de bases de datos, SQL y ETLs hacia AWS, asegurando que la migración sea técnicamente correcta, automatizada, trazable, escalable y operable en los diferentes ambientes.

Un aspecto fundamental del rol es que la solución no quede únicamente desarrollada, sino que todo el ciclo de desarrollo y despliegue quede automatizado mediante GitHub y GitHub Actions, siguiendo buenas prácticas de CI/CD.

Requisitos

1.

Responsabilidades principales:

Migración de bases de datos

● Analizar bases de datos y plataformas existentes para identificar estructuras, dependencias, volumen, complejidad y riesgos de migración.

● Diseñar y ejecutar estrategias de migración hacia AWS.

● Configurar y operar AWS Database Migration Service (AWS DMS) para migraciones y replicaciones.

● Gestionar cargas iniciales, cargas incrementales y procesos de sincronización.

● Participar en actividades de cutover, validación y estabilización de las plataformas migradas.

● Realizar troubleshooting de errores de migración, conectividad, rendimiento y consistencia de datos.

SQL y bases de datos

● Desarrollar y mantener SQL avanzado.

● Analizar y adaptar queries, vistas, stored procedures, funciones y procesos SQL existentes.

● Identificar diferencias entre motores de bases de datos origen y destino.

● Optimizar consultas y procesos para mejorar rendimiento.

● Diseñar mecanismos de validación y reconciliación de información entre origen y destino.

ETL / ELT y AWS Glue

● Analizar procesos ETL existentes y comprender su lógica funcional y técnica.

● Migrar y rediseñar procesos ETL/ELT para ejecutarse sobre AWS.

● Desarrollar pipelines utilizando AWS Glue.

● Crear y administrar Glue Jobs, Crawlers, Workflows y Glue Data Catalog.

● Desarrollar transformaciones utilizando Python y/o PySpark.

● Diseñar procesos de ingesta,



transformación y carga sobre S3 y otros servicios AWS.

● Automatizar la ejecución, dependencia y orquestación de los pipelines.

● Implementar controles de calidad y validaciones dentro de los procesos de datos.

Automatización y CI/CD

● Utilizar GitHub como plataforma de control de versiones y colaboración.

● Definir y mantener estrategias de branching, pull requests y code reviews.

● Diseñar e implementar pipelines de GitHub Actions.

● Automatizar procesos de build, testing, packaging y deployment.

● Automatizar despliegues hacia los diferentes ambientes: DEV, QA/UAT y PROD.

● Gestionar variables, secrets y configuraciones de forma segura.

● Implementar mecanismos de rollback y control de versiones.

● Integrar GitHub Actions con AWS para automatizar el despliegue de componentes de datos y ETL.

● Reducir al mínimo las actividades manuales en el ciclo de desarrollo y operación.

Infraestructura y operación AWS

● Implementar infraestructura y configuraciones mediante Infrastructure as Code.

● Trabajar preferentemente con Terraform y/o AWS CloudFormation.

● Configurar monitorización, logging y alertas utilizando Amazon CloudWatch.

● Implementar y operar servicios de AWS orientados a datos, automatización y procesamiento.

● Participar en el diseño de soluciones escalables, seguras y mantenibles

2.

Requerimientos técnicos:

AWS

Experiencia práctica y demostrable con:

● AWS Glue

● AWS DMS

● Amazon S3

● Amazon CloudWatch

● AWS IAM

● AWS Lambda

● AWS Step Functions y/o herramientas de orquestación equivalentes

● EventBridge y/o mecanismos de automatización de eventos

Data Engineering

● ETL / ELT

● Data pipelines

● Data migration

● Data transformation





● Data validation y reconciliation

● Data quality

● Procesamiento de grandes volúmenes de datos

SQL y bases de datos

● SQL avanzado

● Queries complejas

● Joins

● CTEs

● Window functions

● Stored procedures

● Functions

● Views

● Optimización de consultas

● Experiencia con bases de datos relacionales

Lenguajes

● Python

● PySpark como conocimiento altamente deseable para AWS Glue

GitHub y DevOps

● Git

● GitHub

● GitHub Actions

● CI/CD

● Pull Requests

● Branching strategies

● Automated testing

● Automated deployments

● Gestión de secrets y variables

● Integración de GitHub con AWS

Infrastructure as Code

● Terraform y/o CloudFormation

Información adicional

Experiencia con bases de datos

Se valorará especialmente experiencia con uno o varios de los siguientes motores:

● Oracle

● Microsoft SQL Server

● PostgreSQL

● MySQL

El candidato debe ser capaz de entender un contexto de base de datos existente, identificar dependencias y adaptar la solución para el entorno AWS destino.

Competencias profesionales

● Capacidad analítica.

● Orientación a la automatización.

● Atención al detalle.

● Orientación a calidad de datos.

● Capacidad de troubleshooting.

● Pensamiento estructurado.

● Buenas prácticas de desarrollo.

● Capacidad para documentar soluciones técnicas.

● Trabajo colaborativo.

● Capacidad para gestionar prioridades y entregas.

● Orientación a resultados.

Perfil técnico esperado

El candidato ideal debe ser capaz de trabajar end-to-end en una migración de datos.

Como referencia, debería poder participar en un flujo como:

Base de datos origen → AWS DMS → Amazon S3 → AWS Glue → Transformaciones SQL / Python / PySpark → Base de datos o Data Warehouse destino → Validación y reconciliación → CI/CD con GitHub Actions → Monitorización con CloudWatch

Además, debe ser capaz de llevar este flujo desde el desarrollo hasta producción utilizando procesos automatizados y controlados.

📌 Senior AWS Data Engineer – Data Migration & Automation (Bogotá)
🏢 Inetum Colombia
📍 Bogotá