ARQUITECTO DE DATOS AWS

Technical Lead con experiencia (muy valorable certificaciones) en la plataforma de datos AWS (Amazon). Tiene que tener un perfil de arquitectura de datos con experiencia en plantear modelos de solución, arquitecturas de referencia, conjuntos de best practices, etc. Lenguajes de Programación:Dominio de Python y SQL para manipulación y análisis de datos.Dominio de Spark (Py-Spark o Scala)Diseño de Arquitectura de DatosEvaluación de Necesidades: Identificar y analizar las necesidades de los proyectos desde el punto de vista de la estrategia de datos definida por la entidad, incluyendo requisitos de diseño, volumetria, escalabilidad, gobierno, cumplimiento, privacidad y seguridad.Desarrollo de Estrategias de Datos: Diseñar estrategias de datos alineadas con los objetivos de negocio de la organización y desarrollar planes de implementación.Arquitectura de Data Lakes: Diseñar y configurar Data Lakes utilizando Amazon S3 y AWS Lake Formation, asegurando escalabilidad, seguridad y accesibilidad.Arquitectura de Data Warehouses: Planificar y diseñar Data Warehouses utilizando Amazon Redshift para análisis y reporting de datos.Arquitectura de Data Marts: Crear Data Marts especializados para diferentes departamentos y funciones de negocio utilizando Amazon Redshift y Amazon QuickSight.Integración de Datos: Diseñar soluciones de integración de datos utilizando AWS Glue, AWS Database Migration Service (DMS), y otros servicios para asegurar una cohesión entre sistemas de datos dispares.Implementación de Herramientas de Gobierno: Configurar y gestionar AWS Glue Data Catalog para catalogar y gestionar metadatos, facilitando la búsqueda y el descubrimiento de datos.AWS Macie: Implementar AWS Macie para identificar, clasificar y proteger datos sensibles dentro del ecosistema de AWS.Almacenamiento de DatosAmazon S3: Utilizado como Data Lake para almacenar datos en su formato original, permitiendo el almacenamiento de grandes volúmenes de datos no estructurados y semi-estructurados.Amazon Redshift: Data Warehouse para almacenamiento estructurado de grandes volúmenes de datos y ejecución de análisis SQL complejos.Amazon RDS: Bases de datos relacionales gestionadas (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB, Oracle).Amazon DynamoDB: Base de datos NoSQL para aplicaciones que requieren baja latencia y escalabilidad.Integración y ETL:Amazon Kinesis: Para la ingesta de datos en tiempo real, que permite capturar, procesar y almacenar datos de streaming.AWS Data Migration Service (DMS): Para la migración de bases de datos y la ingesta de datos desde fuentes tradicionales y modernas.Amazon S3: Para la ingesta de datos en batch, almacenamiento de archivos y objetos de datos.Herramientas de BI y Análisis de Datos:Amazon QuickSight: Servicio de BI (Business Intelligence) para la creación de dashboards interactivos y visualización de datos.Automatización y Orquestación de Datos:Automatización de Flujos de Trabajo: Diseñar y configurar soluciones de automatización de flujos de trabajo de datos utilizando AWS Step Functions y AWS Glue.AWS Lambda: Para ejecutar funciones de procesamiento de datos sin necesidad de gestionar servidores.Integración Continua y Entrega Continua (CI/CD): Diseñar pipelines de CI/CD para soluciones de datos utilizando AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, y AWS CodeDeploy para asegurar la calidad y consistencia de los datos.Educación y Capacitación en Datos:Desarrollo de Capacidades Internas: Proporcionar capacitación y recursos a los equipos internos sobre las mejores prácticas y herramientas de gobernanza de datos en AWS.Documentación y Comunicaciones: Crear y mantener documentación detallada sobre la arquitectura, políticas, y procedimientos de gobernanza de datos.