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Machine learning
Contratos
Apache
Habilidades de comunicación

Descripción completa del empleo

SE REQUIERE

Experiencia

3+ años de experiencia en gobierno, calidad o arquitectura de datos, con una base técnica real de ingeniería. La posición requiere experiencia implementando controles técnicos y automatizaciones, y no se limita a tareas de proceso o documentación.

Estudios

Technical degree-level education: Bachelor's degree in Engineering, Technology Sciences, Mathematics, Economics, Physics, Chemistry, Statistics, or similar.

Technical skills

AWS Lake Formation y AWS Glue Data Catalog.
Catalogación, crawlers y clasificadores.
Apache Spark para procesamiento batch y streaming.
Delta Lake para implementar controles de calidad y gobierno.
Confluent Kafka, Schema Registry, contratos de datos y gobierno de topics.
AWS Lambda para automatizar controles y flujos de gobierno event-driven.
Amazon SageMaker y su relación con el gobierno de datos para Machine Learning.
Feature stores y trazabilidad de datasets.
Conocimiento de marcos normativos como GDPR, PCI-DSS u otros aplicables.
Capacidad para traducir requisitos regulatorios en controles técnicos.
SQL avanzado y capacidad para auditar y validar transformaciones en pipelines de datos.

Otras informaciones

Se valorará:

Experiencia con herramientas de catalogación y linaje como DataHub, Collibra, Amundsen u OpenLineage.
Conocimientos de arquitecturas data mesh.
Experiencia con dominios de datos, contratos y productos de datos.
Experiencia en sectores regulados, especialmente en el sector financiero o de medios de pago.
Certificaciones AWS relacionadas con seguridad o analítica de datos.

Buscamos un perfil híbrido entre políticas y código, riguroso y con buenas habilidades de comunicación para colaborar con Compliance, Legal, Ingeniería y Negocio.

RESPONSABILIDADES CLAVE

Implementar y operar el gobierno del dato —catalogación, calidad, seguridad, cumplimiento y linaje— directamente sobre la plataforma de ingeniería basada en AWS, Confluent, Glue, Spark y Delta Lake, sin limitarse a su definición documental.

Actividades principales:

Diseñar e implementar el modelo de gobierno de acceso mediante AWS Lake Formation, incluyendo permisos a nivel de tabla, columna y fila, Tag-Based Access Control e integración con IAM.
Administrar y evolucionar AWS Glue Data Catalog, gestionando esquemas, clasificaciones, propietarios y sensibilidad de datos, incluida la identificación de PII.
Definir e implementar controles automatizados de calidad de datos sobre pipelines Spark y Delta Lake, incluyendo validaciones de esquema, completitud, duplicados y anomalías.
Integrar los controles de calidad y gobierno en AWS Glue, Lambda y EMR.
Diseñar políticas de retención, versionado y linaje sobre tablas Delta Lake mediante time travel, Change Data Feed y auditoría de cambios.
Definir junto con Ingeniería de Datos estándares de nombrado, particionado y contratos de datos para topics Kafka y tablas Delta.
Establecer mecanismos de clasificación y protección de datos sensibles, incluyendo cifrado, enmascaramiento y controles de acceso diferenciados por rol o dominio.
Dar soporte técnico y normativo a los equipos de Data Science y Machine Learning en el acceso gobernado a feature stores y datasets certificados.
Auditar el cumplimiento de los controles en pipelines desarrollados con Lambda, Glue y EMR.
Producir métricas e informes de calidad y gobierno, incluyendo data quality scorecards, catálogos de dominios e indicadores de salud del linaje.
Actuar como punto de referencia entre Ingeniería, Seguridad, Legal, Compliance y las áreas de Negocio.

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