Data Governance Engineer

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.