Buscamos un DataOps Senior para liderar operaciones de datos en el sector financiero. El rol requiere experiencia en la gestión de data lakes, automatización, gobierno de datos y cumplimiento regulatorio.

Trabajo Remoto con un día a la semana presencial (México - Monterrey).

Pago en dólares en modalidad contractor.

Responsabilidades Principales:

1- Arquitectura & Implementación

• Diseñar e implementar pipelines de datos utilizando AWS DMS y Glue.

• Desarrollar arquitectura de lagos de datos cumpliendo normativas (CNBV, WAS, CIS).

• Implementar controles de seguridad con AWS KMS y Macie.

• Crear procesos ETL/ELT escalables.

  2- Gobierno & Cumplimiento

• Implementar políticas de gobierno de datos con AWS DataZone.

• Gestionar accesos y seguridad en entornos multi-cuenta.

• Diseñar estrategias de retención y archivado de datos.

• Implementar controles de auditoría y compliance.

3- Liderazgo Técnico

• Brindar mentoría a perfiles DataOps Mid y Junior.

• Definir mejores prácticas y estándares operativos.

• Coordinar con equipos de arquitectura y seguridad.

• Gestionar incidentes críticos.

Competencias Clave

Técnicas:

• ETL/ELT Enterprise

• DataOps

• Gobierno de Datos

• Seguridad y Cumplimiento

Metodológicas:

• CI/CD para datos

• Frameworks DataOps

• Gestión Ágil de Datos

• Gestión de Riesgos

Certificaciones Requeridas

• AWS Solutions Architect Professional

• AWS Data Analytics Specialty o Data Engineer

Expertise Técnico:

Gestión y Orquestación de Datos:

• AWS DMS: Diseño y Migraciones complejas.

• AWS Glue: Workflows ETL/ELT a nivel empresarial.

• Apache Airflow / AWS Step Functions: Orquestación de pipelines.

Gobierno y Seguridad:

• Lake Formation: Implementación de políticas de seguridad y gobierno.

• AWS DataZone: Catalogación y gobernanza.

• AWS KMS & Macie: Seguridad y (DLP).

• IAM & AWS Organizations: Accesos y multi-cuenta.

• CloudTrail & CloudWatch: Monitoreo, auditoría y cumplimiento normativo.

Herramientas y Lenguajes:

• Python & PySpark: Desarrollo, transformación y optimización de jobs ETL.

• SQL: Optimización y tuning.

• Terraform/CloudFormation: Infraestructura como código y automatización empresarial.

• Git: Preferible GitHub.

• Shell Scripting: Automatización.

Gestión de Costos y Almacenamiento:

• Amazon S3: Optimización de costos y estrategias de ciclo de vida.

• AWS Redshift: Diseño dimensional y optimización de rendimiento.