Data Engineer AWS — Híbrido - Chile — Consultoría Tech - AWS, Python, Spark, Data

Descripción del puesto

Sobre la vacante

BC Tecnología está buscando un Data Engineer AWS con al menos 3 años de experiencia en diseño y desarrollo de pipelines ETL/ELT en entornos cloud. Esta posición es contrato por proyecto con modalidad híbrida ubicada en Mall Alto Las Condes, Chile.

Requisitos clave:

• Experiencia sólida en Python, Spark y SQL
• AWS: Glue, S3, Redshift, Lambda, Step Functions
• Lakehouse: Iceberg, Delta Lake o Hudi
• Data Quality, CI/CD y versionamiento
• Gobierno de datos (Glue Catalog, Lake Formation, Unity, Purview)
• Conocimiento en Data Mesh

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en proyectos de arquitectura de datos moderna en una consultora especializada. Aprenderás a implementar soluciones Data Lakehouse con las últimas tecnologías de AWS, desarrollando pipelines robustos que impactan directamente en la toma de decisiones empresariales. Ideal para profesionales que buscan crecer en el ecosistema cloud y trabajar con metodologías avanzadas como Data Mesh.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado para procesamiento de datos
• Spark para procesamiento distribuido
• SQL experto para modelado y consultas complejas
• AWS Glue como herramienta principal de ETL
• Data Lakehouse (Iceberg/Delta/Hudi) para gestión de datos
• CI/CD para automatización de despliegues
• Gobierno de datos para calidad y compliance

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio de pipelines: Muestra ejemplos concretos de ETL/ELT que hayas desarrollado
• Domina los costos de AWS: Las empresas valoran Data Engineers que optimizan recursos cloud
• Entiende Data Mesh: No solo implementes, explica cómo distribuye la propiedad de datos
• Automatiza testing: Implementa Data Quality como parte integral del pipeline

Recursos recomendados

• Documentación oficial: AWS Glue, Spark SQL, Delta Lake
• Cursos: AWS Certified Data Analytics, Databricks Lakehouse Fundamentals
• Influencers: Zhamak Dehghani (Data Mesh), Bill Inmon (Data Warehouse)
• Herramientas: Great Expectations para Data Quality, dbt para transformaciones

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "¿Cómo diseñarías un pipeline ETL escalable en AWS?" - Tip: Enfócate en separar capas (bronze/silver/gold), uso de Glue para transformaciones y S3 como almacenamiento principal.
• "¿Qué ventajas tiene Data Lakehouse sobre Data Warehouse tradicional?" - Tip: Menciona ACID transactions, soporte para datos estructurados y no estructurados, y menor costo de almacenamiento.
• "¿Cómo aseguras la calidad de datos en un pipeline?" - Tip: Describe implementación de validaciones, monitoreo de métricas y uso de herramientas como Deequ o Great Expectations.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,800 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $3,800 | | Senior | $3,800 - $5,500 |

*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. Para Chile, estos rangos pueden ajustarse +15-20% localmente.*

Red flags a considerar

• Proyectos sin documentación de arquitectura: Pregunta cómo documentan los pipelines y si tienen estándares de gobierno de datos establecidos.
• Falta de automatización en CI/CD: Investiga si tienen pipelines de despliegue automatizados o si todo es manual.
• Equipo de datos subdimensionado: Señal de advertencia si eres el único Data Engineer para múltiples proyectos simultáneos; pregunta sobre la estructura del equipo y carga de trabajo.