Data Engineer AWS — Remoto - LATAM — Consultoría Cloud - AWS, Python, Redshift, Glue

Descripción del puesto

Sobre la vacante

CloudHesive, como AWS Premier Consulting Partner, busca un Data Engineer para liderar la transformación de estructuras de datos en organizaciones globales. El rol se enfoca en diseñar y modernizar arquitecturas de Data Warehouse en Amazon Redshift, liderando migraciones a gran escala y optimizando pipelines que impactan directamente en el negocio de clientes.

Responsabilidades principales:

• Diseñar e implementar soluciones de datos de vanguardia utilizando el ecosistema AWS (Glue, Redshift, Kinesis).
• Construir pipelines complejos (ETL/ELT) tanto en batch como en tiempo real.
• Optimizar clusters y queries de Redshift para garantizar performance y eficiencia de costos.

Requisitos:

• +3 años de experiencia en ingeniería de datos.
• Dominio avanzado de Python y SQL.
• Experiencia sólida con AWS Glue (PySpark/Python Shell).
• Background comprobable en proyectos de migración de Data Warehouse.
• Inglés conversacional intermedio/avanzado.

Modalidad: Remoto (LATAM).

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es tu oportunidad de trabajar en proyectos de alta complejidad con clientes globales, liderando migraciones a gran escala que transforman la infraestructura de datos desde los cimientos. En CloudHesive, no solo gestionarás la nube; serás parte de un equipo que establece estándares de excelencia como AWS Premier Partner, lo que te permitirá crecer profesionalmente en el ecosistema cloud más demandado del mercado. Aprenderás de las mejores prácticas en arquitecturas de datos modernas y tendrás impacto directo en decisiones de negocio críticas.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python avanzado, SQL optimizado, AWS Glue con PySpark, diseño de pipelines ETL/ELT, migración de Data Warehouse a Redshift.
• Soft skills: Liderazgo técnico, comunicación efectiva con stakeholders, capacidad de resolver problemas complejos en entornos distribuidos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara casos de estudio: Ten listos ejemplos concretos de migraciones de Data Warehouse que hayas liderado, incluyendo métricas de performance y optimización de costos.
• Domina el stack AWS: Certificaciones como AWS Certified Data Analytics o AWS Solutions Architect pueden diferenciarte.
• Practica SQL avanzado: Enfócate en queries complejos, optimización de índices y particionamiento en Redshift.

Recursos recomendados

• Tools: AWS Glue Studio, Amazon Redshift Query Editor, Apache Airflow para orquestación.
• Documentación: AWS Well-Architected Framework para Data Analytics, blog de AWS sobre best practices en Redshift.
• Cursos: "Data Engineering on AWS" en Coursera, "Advanced Python for Data Engineers" en Udemy.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Jesse Anderson (Data Engineering) y Randy Bias (Cloud Computing).

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe cómo optimizarías un cluster de Redshift que tiene problemas de performance."
• Tip: Menciona técnicas como VACUUM, ANALYZE, uso de distribution keys y sort keys, y monitoreo con CloudWatch.

• "¿Cómo manejarías la migración de un Data Warehouse on-premise a Redshift con cero downtime?"
• Tip: Explica estrategias como CDC (Change Data Capture), uso de AWS DMS, y validación de datos en etapas.

• "Dame un ejemplo de un pipeline ETL complejo que hayas construido con AWS Glue y PySpark."
• Tip: Estructura tu respuesta con el contexto del negocio, transformaciones aplicadas, y resultados medibles en costos o performance.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $7,500 |

*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 roles con +3 años en AWS como este, los rangos pueden superar los $8,000 USD en empresas top.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los proyectos. Si en la entrevista no detallan casos de clientes o el alcance de las migraciones, pregunta: "¿Podrían compartir ejemplos de proyectos recientes y cómo miden el éxito?" para evaluar madurez.
• Bandera roja 2: Sobrecarga de responsabilidades sin soporte. Investiga en LinkedIn si el equipo tiene múltiples roles de Data Engineer o si es un departamento pequeño; señala si esperan que hagas de arquitecto, desarrollador y DevOps sin recursos.
• Bandera roja 3: Tecnología obsoleta o mal integrada. Pregunta: "¿Cómo manejan la evolución del stack AWS y la capacitación del equipo?" para detectar si usan herramientas desactualizadas o sin roadmap de mejora.