DataOps Ssr CDM

Como DataOps Ssr en CDM, tus principales responsabilidades incluirán el desarrollo de pipelines ETL/ELT con AWS Glue, la configuración y optimización de flujos de migración usando DMS, y la implementación de pruebas unitarias para asegurar la calidad de los datos. También serás responsable de monitorear y optimizar procesos de datos, gestionar ambientes de datos, y resolver incidentes relacionados con el rendimiento.

El puesto de DataOps Ssr en CDM requiere habilidades técnicas en AWS Data Services, desarrollo de ETL, y calidad de datos. Será necesario tener experiencia con herramientas como Glue, DMS, y Redshift, así como un sólido manejo de programación en Python y SQL. Además, se valora la experiencia en infraestructura como código con Terraform o CloudFormation.

En CDM, ofrecemos un ambiente de trabajo dinámico y colaborativo. La posición de DataOps Ssr es híbrida, lo que significa que podrás trabajar desde casa y también en la oficina. Fomentamos la comunicación abierta y promovemos oportunidades de crecimiento profesional dentro de nuestro equipo.

Para el puesto de DataOps Ssr en CDM, buscamos candidatos que posean certificaciones como AWS Solutions Architect Associate o AWS Data Analytics Specialty. Aunque estas no son requisitos obligatorios, son altamente valoradas y pueden incrementar tus oportunidades de ser elegido para la posición.

La modalidad de contratación para el puesto de DataOps Ssr en CDM es como contractor por un proyecto de 10 meses. Ofrecemos un horario laboral de lunes a viernes, de 9 a 18 horas, para facilitar un buen equilibrio entre trabajo y vida personal.

Al responder esta pregunta, deberías destacar tu experiencia en el desarrollo de pipelines ETL/ELT, mencionando específicamente las herramientas que utilizaste, como AWS Glue. Explica el proceso que seguiste, los desafíos que encontraste y cómo los superaste, para demostrar tu habilidad en la implementación de soluciones de datos.

Durante tu respuesta, menciona prácticas como la implementación de pruebas unitarias, la validación de datos a lo largo del ciclo de vida, y la creación de controles de calidad que aseguren que los datos sean precisos y útiles. Esto demuestra que comprendes la importancia de la calidad en el trabajo de DataOps.

En tu respuesta, menciona herramientas como CloudWatch y los pasos que sigues para monitorizar el rendimiento. Habla sobre cómo identificas cuellos de botella y las métricas que consideras más importantes. Esto mostrará tu proactividad en la optimización de procesos.

Habla sobre tus experiencias más relevantes con AWS DMS, explicando cómo lo utilizaste para mover datos entre diferentes bases de datos. Asegúrate de mencionar cualquier desafío que encontraste y cómo lograste resolverlo, lo que demostrará tu capacidad para trabajar con esta herramienta.

Explica cómo has utilizado Scrum y Agile en proyectos anteriores, mencionando cómo estas metodologías han mejorado la colaboración y la transparencia del equipo. Un enfoque en iteraciones rápidas y revisiones frecuentes mostrará que entiendes el valor de la agilidad en el desarrollo de software.

Comparte ejemplos específicos de proyectos donde hayas utilizado Apache Airflow u otras herramientas de automatización. Discute cómo configuraste flujos de trabajo y la importancia de la automatización en la mejora de la eficiencia de los procesos de DataOps.

Comenta sobre las herramientas que usas para el control de versiones, como Git. Hablar sobre tu experiencia colaborando con otros en proyectos y la importancia de mantener un histórico claro de los cambios ayudará a demostrar que comprendes procesos eficaces de control de versiones.

Comparte un ejemplo específico de un reto que enfrentaste, describe la situación, las soluciones que consideraste y la que finalmente implementaste. Esto demostrará tu capacidad de adaptación y resolución de problemas.

Explica el proceso que sigues para desarrollar y ejecutar pruebas unitarias, y menciona su importancia en el aseguramiento de calidad. Asegúrate de incluir ejemplos de cómo has aplicado estas pruebas en proyectos anteriores para mostrar experiencia práctica.

Describe tu estrategia para detectar y resolver incidentes en los workflows de datos. Habla sobre la importancia de una documentación clara y de establecer una comunicación efectiva con el equipo para una respuesta rápida. Esto subraya tu actitud proactiva y colaborativa.