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Resumen: Como ingeniero DataOps, diseñará, implementará y optimizará procesos y flujos de trabajo de datos para una plataforma fintech en la nube de AWS, garantizando una gestión eficiente, segura y escalable de los datos. Aspectos destacados: 1. Diseñar, implementar y optimizar procesos y flujos de trabajo de datos en la nube de AWS 2. Garantizar una gestión eficiente, segura y escalable de los datos para la plataforma fintech 3. Colaborar con distintos equipos para cumplir con los requisitos y estándares empresariales **Propósito de este puesto** Como ingeniero DataOps, será responsable de diseñar, implementar y optimizar procesos y flujos de trabajo de datos para nuestra plataforma fintech multi\-producto B2C y B2B en la nube de AWS. Su objetivo principal es garantizar una gestión eficiente, segura y escalable de los datos, facilitando la colaboración entre los equipos de desarrollo, operaciones y análisis de datos. Trabajará estrechamente con otros equipos de ingeniería de datos y plataformas para asegurar que las soluciones de datos cumplan con los requisitos empresariales y se adhieran a los más altos estándares de rendimiento y seguridad. **Principales responsabilidades** 1\. Diseño e implementación de pipelines de datos: Diseñar, desarrollar e implementar pipelines de datos robustos y escalables para facilitar la ingesta, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos. 2\. Automatización y orquestación: Desarrollar y mantener scripts y herramientas para automatizar procesos de datos, garantizando eficiencia y reduciendo errores en las operaciones de datos. 3\. Supervisión y optimización de procesos de datos: Supervisar continuamente el rendimiento de los pipelines de datos, identificando y resolviendo proactivamente incidencias para garantizar la disponibilidad y fiabilidad de los datos. 4\. Gestión de incidencias y problemas: Gestionar y resolver incidencias relacionadas con los procesos de datos, minimizando su impacto en las operaciones empresariales. 5\. Seguridad y cumplimiento normativo: Implementar y mantener medidas de seguridad para proteger los datos, garantizando el cumplimiento de las mejores prácticas del sector y los requisitos reglamentarios. 6\. Colaboración interfuncional: Trabajar estrechamente con los equipos de desarrollo, operaciones y análisis de datos para comprender sus necesidades y ofrecer soluciones técnicas efectivas. 7\. Documentación técnica: Crear y mantener documentación detallada sobre arquitecturas de datos, configuraciones del sistema, procedimientos operativos y buenas prácticas. 8\. Optimización de recursos: Supervisar y optimizar el uso de recursos en las operaciones de datos para identificar oportunidades de mejora y reducción de costos. 9\. Mejora continua: Proponer y liderar iniciativas de mejora continua para optimizar los procesos de datos y los flujos de trabajo operativos. 10\. Capacitación y mentoría: Brindar orientación y capacitación a los miembros del equipo sobre nuevas herramientas, tecnologías y buenas prácticas en DataOps. 11\. Evaluación de nuevas tecnologías: Evaluar y recomendar nuevas tecnologías y herramientas que puedan mejorar las operaciones de datos y los servicios internos. 12\. Elaboración de políticas y procedimientos: Desarrollar políticas y procedimientos para la gestión de datos, garantizando la coherencia y reproducibilidad de los procesos de datos. 13\. Fomentar equipos autónomos: Fomentar y apoyar el desarrollo de equipos autónomos mediante la promoción de una cultura de autorregulación, responsabilidad y resolución proactiva de problemas. 14\. Actuar como embajador de la cultura Spin: Fomentar y mantener un entorno laboral positivo, inclusivo y dinámico que esté alineado con los valores y la cultura de la empresa. **Conocimientos y experiencia requeridos** 1\. Licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería de sistemas, tecnología de la información, matemáticas o campo afín. 2\. Experiencia de 2\-4 años en DataOps, ingeniería de datos o puesto similar, con experiencia en la gestión de grandes volúmenes de datos y la implementación de pipelines de datos. 3\. Experiencia con herramientas y tecnologías de DataOps como Apache Airflow, Luigi, Jenkins y Kafka. 4\. Conocimientos avanzados en administración de bases de datos SQL y NoSQL. 5\. Competencia en scripting y automatización (Python, Bash, SQL). 6\. Experiencia con plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud), específicamente con AWS. 7\. Familiaridad con herramientas de infraestructura como código (Terraform, CloudFormation). 8\. Experiencia en el uso de sistemas de control de versiones (Git). 9\. Conocimientos de metodologías ágiles y principios ITIL. 10\. Excelentes habilidades comunicativas y capacidad para trabajar en equipo. 11\. Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas. 12\. Capacidad para gestionar múltiples tareas y prioridades de forma eficaz. 13\. Altas capacidades organizativas y atención al detalle. 14\. Habilidades de mentoría y desarrollo profesional. En Spin estamos comprometidos con construir un lugar de trabajo diverso e inclusivo. Creemos en la igualdad de oportunidades y promovemos un entorno libre de discriminación por motivos de raza, origen nacional, género, identidad de género, orientación sexual, discapacidad, edad o cualquier otra condición legalmente protegida.
