{"id":3749484,"url":"https://alion.io/job/inetum-senior-aws-data-engineer-data-migration-automation","title":"Senior AWS Data Engineer – Data Migration & Automation","company":{"id":3561,"name":"Inetum","domain":"inetum.com","url":"https://alion.io/company/inetum","size_band":"5000+","is_staffing_agency":false,"employer_type":"services","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"SmartRecruiters","truth_index":{"grade":"B","score":80,"open_postings":524,"ghost_share":0,"stale_share":0.794,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":34,"computed_at":"2026-11-06T05:58:05Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":"senior","employment_type":"full_time","work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Bogotá, Colombia"],"countries":["CO"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon CloudWatch","optional":false},{"name":"Amazon EventBridge","optional":false},{"name":"Amazon S3","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"AWS Glue","optional":false},{"name":"AWS Lambda","optional":false},{"name":"AWS Step Functions","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"CloudFormation","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"GitHub","optional":false},{"name":"GitHub Actions","optional":false},{"name":"IAM","optional":false},{"name":"pySpark","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false},{"name":"MS SQL","optional":true},{"name":"MySQL","optional":true},{"name":"Oracle","optional":true},{"name":"PostgreSQL","optional":true},{"name":"Spark","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-11-04T14:30:58Z","employer_posted_date":"2026-11-04","last_verified_at":"2026-11-06T10:13:48Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":1,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":1},"description":"Inetum es una compañía global de servicios de tecnología e innovación digital, presente en más de 26 países. En Colombia, Inetum ofrece soluciones tecnológicas avanzadas que impulsan la transformación digital de empresas en diversos sectores, brindando servicios en consultoría, desarrollo de software, integración de sistemas, outsourcing y soporte técnico.\nCon un enfoque en la agilidad y adaptabilidad, Inetum Colombia busca crear valor para sus clientes mediante la implementación de tecnologías innovadoras que mejoren la eficiencia y productividad. Nuestro equipo está compuesto por expertos en diversas áreas tecnológicas que trabajan en un entorno colaborativo, dinámico y orientado a resultados. Únete a Inetum y sé parte de una compañía que está transformando el futuro de las empresas a través de la tecnología.\n Buscamos un Senior AWS Data Engineer / Data Migration & Automation Engineer con experiencia sólida en ingeniería de datos, migración de bases de datos, desarrollo y transformación de procesos ETL/ELT y automatización de soluciones sobre AWS.\nLa persona será responsable de llevar procesos existentes de bases de datos, SQL y ETLs hacia AWS, asegurando que la migración sea técnicamente correcta, automatizada, trazable, escalable y operable en los diferentes ambientes.\nUn aspecto fundamental del rol es que la solución no quede únicamente desarrollada, sino que todo el ciclo de desarrollo y despliegue quede automatizado mediante GitHub y GitHub Actions, siguiendo buenas prácticas de CI/CD.\n 1. Responsabilidades principales:\nMigración de bases de datos\nAnalizar bases de datos y plataformas existentes para identificar estructuras, dependencias, volumen, complejidad y riesgos de migración.\nDiseñar y ejecutar estrategias de migración hacia AWS.\nConfigurar y operar AWS Database Migration Service (AWS DMS) para migraciones y replicaciones.\nGestionar cargas iniciales, cargas incrementales y procesos de sincronización.\nParticipar en actividades de cutover, validación y estabilización de las plataformas migradas.\nRealizar troubleshooting de errores de migración, conectividad, rendimiento y consistencia de datos.\nSQL y bases de datos\nDesarrollar y mantener SQL avanzado.\nAnalizar y adaptar queries, vistas, stored procedures, funciones y procesos SQL existentes.\nIdentificar diferencias entre motores de bases de datos origen y destino.\nOptimizar consultas y procesos para mejorar rendimiento.\nDiseñar mecanismos de validación y reconciliación de información entre origen y destino.\nETL / ELT y AWS Glue\nAnalizar procesos ETL existentes y comprender su lógica funcional y técnica.\nMigrar y rediseñar procesos ETL/ELT para ejecutarse sobre AWS.\nDesarrollar pipelines utilizando AWS Glue.\nCrear y administrar Glue Jobs, Crawlers, Workflows y Glue Data Catalog.\nDesarrollar transformaciones utilizando Python y/o PySpark.\nDiseñar procesos de ingesta, transformación y carga sobre S3 y otros servicios AWS.\nAutomatizar la ejecución, dependencia y orquestación de los pipelines.\nImplementar controles de calidad y validaciones dentro de los procesos de datos.\nAutomatización y CI/CD\nUtilizar GitHub como plataforma de control de versiones y colaboración.\nDefinir y mantener estrategias de branching, pull requests y code reviews.\nDiseñar e implementar pipelines de GitHub Actions.\nAutomatizar procesos de build, testing, packaging y deployment.\nAutomatizar despliegues hacia los diferentes ambientes: DEV, QA/UAT y PROD.\nGestionar variables, secrets y configuraciones de forma segura.\nImplementar mecanismos de rollback y control de versiones.\nIntegrar GitHub Actions con AWS para automatizar el despliegue de componentes de datos y ETL.\nReducir al mínimo las actividades manuales en el ciclo de desarrollo y operación.\nInfraestructura y operación AWS\nImplementar infraestructura y configuraciones mediante Infrastructure as Code.\nTrabajar preferentemente con Terraform y/o AWS CloudFormation.\nConfigurar monitorización, logging y alertas utilizando Amazon CloudWatch.\nImplementar y operar servicios de AWS orientados a datos, automatización y procesamiento.\nParticipar en el diseño de soluciones escalables, seguras y mantenibles\n2. Requerimientos técnicos:\nAWS\nExperiencia práctica y demostrable con:\nAWS Glue\nAWS DMS\nAmazon S3\nAmazon CloudWatch\nAWS IAM\nAWS Lambda\nAWS Step Functions y/o herramientas de orquestación equivalentes\nEventBridge y/o mecanismos de automatización de eventos\nData Engineering\nETL / ELT\nData pipelines\nData migration\nData transformation\nData validation y reconciliation\nData quality\nProcesamiento de grandes volúmenes de datos\nSQL y bases de datos\nSQL avanzado\nQueries complejas\nJoins\nCTEs\nWindow functions\nStored procedures\nFunctions\nViews\nOptimización de consultas\nExperiencia con bases de datos relacionales\nLenguajes\nPython\nPySpark como conocimiento altamente deseable para AWS Glue\nGitHub y DevOps\nGit\nGitHub\nGitHub Actions\nCI/CD\nPull Requests\nBranching strategies\nAutomated testing\nAutomated deployments\nGestión de secrets y variables\nIntegración de GitHub con AWS\nInfrastructure as Code\nTerraform y/o CloudFormation\n Experiencia con bases de datos\nSe valorará especialmente experiencia con uno o varios de los siguientes motores:\nOracle\nMicrosoft SQL Server\nPostgreSQL\nMySQL\nEl candidato debe ser capaz de entender un entorno de base de datos existente, identificar dependencias y adaptar la solución para el entorno AWS destino.\nCompetencias profesionales\nCapacidad analítica.\nOrientación a la automatización.\nAtención al detalle.\nOrientación a calidad de datos.\nCapacidad de troubleshooting.\nPensamiento estructurado.\nBuenas prácticas de desarrollo.\nCapacidad para documentar soluciones técnicas.\nTrabajo colaborativo.\nCapacidad para gestionar prioridades y entregas.\nOrientación a resultados.\nPerfil técnico esperado\nEl candidato ideal debe ser capaz de trabajar end-to-end en una migración de datos.\nComo referencia, debería poder participar en un flujo como:\nBase de datos origen → AWS DMS → Amazon S3 → AWS Glue → Transformaciones SQL / Python / PySpark → Base de datos o Data Warehouse destino → Validación y reconciliación 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