Job Description 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.

Profile

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

Additional Information

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 entorno 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 adecuado 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
📍 Bogotá