Ingeniero de Datos I

- Experiencia en ingeniería de datos

- Experiencia con modelado de datos, almacenamiento de datos ("warehousing") y construcción de procesos ETL

- Experiencia con uno o más lenguajes de consulta (p. ej., SQL, PL/SQL, DDL, MDX, HiveQL, SparkSQL, Scala)

- Experiencia con uno o más lenguajes de scripting (p. ej., Python, KornShell)

- Experiencia con tecnologías AWS como Redshift, S3, AWS Glue, EMR, Kinesis, FireHose, Lambda, y roles y permisos de IAM

- Experiencia con tecnologías de big data como: Hadoop, Hive, Spark, EMR

¿Te apasionan los datos? ¿Te entusiasma la idea de construir la base de datos sobre la que se apoya cada herramienta de IA en Amazon Operations? ¿Quieres participar en servicios de datos en los que tanto las personas como los agentes puedan confiar?

Buscamos un Data Engineer para contribuir a las bases de datos que impulsan la elaboración de informes, la automatización y la IA en todas las International Operations.

Trabajarás con el equipo que gestiona los servicios de datos de extremo a extremo: recopilación de requisitos, diseño, construcción, puesta en producción y gestión del servicio y los costes. Trabajarás en un lakehouse en AWS, con Redshift, S3, lambdas y serás responsable de servicios que los analistas, científicos y agentes de IA consumen sin tener que preguntarte primero. Te esfuerzas por la simplicidad y automatizas lo que otros repetirían. Tratas los datos como un producto con responsables, contratos y un SLA, no como un pipeline de scripts que resolvió un problema de negocio aislado.

El puesto tiene base en España, con preferencia por Barcelona y considerando Madrid. Reportarás a un Data Engineering Manager y trabajarás dentro de una organización de entrega de ingenieros y analistas repartidos por Europa. El candidato ideal se siente cómodo en un entorno de ritmo rápido, es un solucionador de problemas creativo y analítico, y quiere construir cosas que perduren más allá de la solicitud que las originó.

Responsabilidades clave del puesto

- Construir, evolucionar y dar soporte a productos de datos destinados a ser reutilizados, no entregados una sola vez. Estos incluyen contratos de SLA, telemetría de servicio y costes, expectativas de costes y controles de calidad.

- Hacer que todo sea autorreparable e idempotente.

- Crear servicios que sean fáciles de usar para agentes (agent-friendly).

- Automatizar tu propia carga operativa.

Un día en la vida

Comienzas comprobando el estado de los servicios de datos de los que eres responsable: SLA, controles de calidad y costes. Cualquier cosa en rojo se tria primero.

Luego pasas al trabajo de construcción. Normalmente llevas uno o dos proyectos principales a la vez con un Data Engineer senior para apoyarte. Escribes principalmente Python y SQL, revisas el pull request de un compañero y utilizas asistencia de IA para avanzar más rápido en las partes mecánicas mientras entregas manualmente lo que debe ser especialmente curado.

Pasas parte de la semana con tus clientes. Entiendes qué problema intentan resolver y acuerdas la solución adecuada del portafolio. Esto puede significar utilizar una solución existente, ampliar una existente o la oportunidad de crear una nueva.

Se te confiará una responsabilidad real desde el principio. También contarás con ingenieros senior para diseñar, por lo que nunca estarás adivinando solo una decisión de arquitectura.