AWS Data Engineer Senior — Híbrido - CABA, Argentina — Telecomunicaciones - AWS, Python, Spark, Data Pipelines

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un AWS Data Engineer Senior con más de 3 años de experiencia en ingeniería de datos y sólidos conocimientos en AWS. La posición es híbrida en CABA, Argentina, pero se aceptan aplicaciones de cualquier provincia del país. Se requiere experiencia en AWS para manejo de datos, con habilidades en Python y Spark para el procesamiento de datos. El rol implica trabajar en proyectos de telecomunicaciones, posiblemente relacionados con fibra óptica, donde se valoran conocimientos en data pipelines y cloud computing. La empresa, identificada por el dominio de correo @gmail.com, se especializa en reclutamiento tech y ofrece servicios accesibles, aunque no se especifican beneficios adicionales en el post.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta oportunidad te permite crecer en un entorno de telecomunicaciones con proyectos reales que impactan la infraestructura de datos. Aprenderás a optimizar data pipelines en AWS, trabajando con tecnologías de vanguardia como Spark y Python. Es una chance para desarrollar habilidades en cloud engineering mientras contribuyes a soluciones técnicas en una industria en expansión. Si buscas desafíos en ingeniería de datos con un enfoque práctico y colaborativo, este rol ofrece un camino claro para avanzar en tu carrera profesional.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Experiencia sólida en AWS (por ejemplo, S3, Redshift, Glue), Python para scripting y procesamiento, Spark para big data, y conocimientos en SQL y data modeling.
• Soft skills: Capacidad para trabajar en equipo, comunicación efectiva para coordinar con supervisores y técnicos, y adaptabilidad en entornos híbridos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio: Incluye proyectos donde hayas usado AWS para data engineering, destacando optimizaciones en data pipelines.
• Certificaciones: Considera obtener certificaciones de AWS (como AWS Certified Data Analytics) para fortalecer tu perfil.
• Networking: Conecta con profesionales en telecomunicaciones en LinkedIn para entender las tendencias del sector.

Recursos recomendados

• Tools: AWS Console, Apache Spark, Jupyter Notebooks, Git.
• Documentación: AWS Data Engineering Guide, Spark Documentation, Python Data Science Handbook.
• Influencers: Sigue a expertos en AWS y data engineering en LinkedIn o Twitter.
• Cursos: Cursos en Coursera o Udemy sobre AWS Data Engineering y Spark con Python.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas optimizado un data pipeline en AWS." Tip: Enfócate en los desafíos técnicos, las herramientas usadas (como Glue o Redshift), y los resultados medibles.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas grandes volúmenes de datos con Spark?" Tip: Explica tu enfoque en particionamiento, caching y tuning de configuraciones para mejorar el rendimiento.
• Pregunta 3: "¿Qué estrategias usas para asegurar la calidad de los datos en AWS?" Tip: Menciona prácticas como validación de datos, monitoreo con CloudWatch, y uso de Glue DataBrew.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. En Argentina, los salarios pueden ser más bajos debido al contexto local, pero roles con AWS y experiencia senior tienden a estar en el rango superior.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no clarifica los proyectos específicos de data engineering o el stack tecnológico completo. Qué preguntar: "¿Podrían detallar las tecnologías AWS y herramientas de data que usaré diariamente?"
• Bandera roja 2: Falta de transparencia en la remuneración o beneficios. Qué investigar: Revisa reviews en Glassdoor o LinkedIn sobre la empresa y consulta el rango salarial típico para AWS Data Engineers en Argentina.
• Bandera roja 3: Alta rotación de personal o falta de oportunidades de crecimiento. Señal de advertencia: Si en la entrevista no mencionan planes de capacitación o avance profesional. Pregunta sobre la cultura de aprendizaje y mentoría.