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Analista de Datos AWS – Soluciones de IA Generativa

Gador · Buenos Aires

Hybrid Mid 🇪🇸 Español
Lake Formation EMR MWAA EventBridge CDK CloudFormation Amazon Bedrock Bedrock AgentCore SQL avanzado Python PySpark Parquet CSV JSON Data Lake Lakehouse Tableau Amazon QuickSight Git GitHub DevOps DataOps MLOps

Descripcion del puesto

Acerca del puesto

Buscamos un Analista de Datos especializado en la plataforma AWS para diseñar, desarrollar y mantener soluciones de datos e inteligencia artificial generativa que soporten la toma de decisiones y la automatización de procesos en una empresa farmacéutica líder en Argentina.

Responsabilidades principales

  • Construir pipelines de datos escalables, seguros y trazables en AWS.
  • Diseñar y ejecutar casos de uso de GenAI con Amazon Bedrock, incluyendo RAG y orquestación de agentes.
  • Implementar y operar agentes productivos con Amazon Bedrock AgentCore, gestionando runtime, gateway, memoria, identidad y observabilidad.
  • Facilitar modelos de datos, datasets y bases de conocimiento para consumo por BI, Data Science y áreas de negocio.
  • Garantizar buenas prácticas de calidad, documentación, seguridad, privacidad y gobierno del dato.

Perfil requerido

  • 2 a 4 años de experiencia en Data Engineering, Data Analytics o BI técnico.
  • Formación en Sistemas, Ingeniería, Ciencia de Datos, Informática o carrera afín.
  • Experiencia práctica en la nube AWS y, preferentemente, en proyectos de IA generativa.

Habilidades requeridas

  • Servicios AWS: S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions, IAM, CloudWatch (y deseable Lake Formation, EMR, MWAA, EventBridge, CDK/CloudFormation).
  • Amazon Bedrock y AgentCore: consumo de modelos fundacionales, diseño de prompts, integración con APIs, RAG, embeddings y despliegue seguro de agentes.
  • Lenguajes: SQL avanzado, Python (deseable PySpark).
  • Herramientas de datos: formatos Parquet, CSV/JSON, particionamiento, modelado dimensional, data lake/lakehouse.
  • BI: Tableau, Amazon QuickSight.
  • Prácticas DevOps/DataOps/MLOps: Git/GitHub, versionado, despliegues controlados y monitoreo.

Questions fréquentes

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Publicado hace 2 meses

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