Data Engineer AWS — Híbrido - Chile — Tecnología - AWS, Python, Spark, Data Lake

Descripción del puesto

Sobre la vacante

BC Tecnología busca un Data Engineer AWS con al menos 3 años de experiencia en diseño y desarrollo de pipelines ETL/ELT en entornos cloud. El rol es contrato por proyecto con modalidad híbrida ubicado 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 vacante te permite trabajar en proyectos de data engineering de alto impacto en un entorno cloud moderno. Aprenderás y aplicarás arquitecturas Data Lakehouse y Data Mesh, desarrollando pipelines robustos con las mejores prácticas de la industria. Es una oportunidad para especializarte en AWS y trabajar con tecnologías de vanguardia que están transformando el manejo de datos a nivel empresarial.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python avanzado, Spark (PySpark/SparkSQL), SQL optimizado, arquitectura de pipelines ETL/ELT, AWS Glue, S3, Redshift
• Soft skills: Pensamiento analítico, resolución de problemas complejos, comunicación clara de conceptos técnicos, trabajo en equipo en entornos ágiles

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio: Muestra proyectos donde hayas diseñado pipelines ETL/ELT en AWS, incluyendo decisiones arquitectónicas y métricas de performance.
• Domina los casos de uso: Estudia escenarios comunes de Data Lakehouse (Iceberg/Delta Lake/Hudi) y cómo optimizan consultas y costos.
• Practica SQL avanzado: Ejercicios de window functions, optimización de queries y manejo de grandes volúmenes de datos.

Recursos recomendados

• Documentación oficial: AWS Glue, AWS Data Engineering Specialty, Apache Spark
• Cursos: AWS Certified Data Analytics, Databricks Lakehouse Fundamentals, Data Mesh por Zhamak Dehghani
• Influencers: Zhamak Dehghani (Data Mesh), Bill Inmon vs Ralph Kimball debates, AWS Data blogs

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un pipeline ETL/ELT que hayas diseñado en AWS" – Tip: Explica el problema, tecnologías usadas (Glue, Lambda, etc.), decisiones de arquitectura y resultados medibles.
• "¿Cómo garantizas la calidad de datos en un pipeline?" – Tip: Menciona validaciones, monitoreo, alertas, y herramientas como Great Expectations o AWS Deequ.
• "¿Qué ventajas tiene Data Lakehouse sobre Data Warehouse tradicional?" – Tip: Habla de flexibilidad, costos, soporte para datos estructurados y no estructurados, y casos de uso como machine learning.

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. En Chile, los rangos pueden ser ligeramente superiores debido al costo de vida.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en la duración del proyecto – Pregunta en la entrevista sobre el alcance, timeline y posibilidades de continuidad después del contrato.
• Bandera roja 2: Gobierno de datos débil – Investiga si la empresa tiene políticas claras de data governance (Glue Catalog, Lake Formation) o si es un caos de datos.
• Bandera roja 3: Sobrecarga de tecnologías sin integración – Señal de advertencia si mencionan muchas herramientas (Iceberg, Delta Lake, Hudi) pero sin una estrategia coherente; pregunta cómo deciden cuál usar y por qué.