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Consultor Senior de Entrega - Datos, Servicios Profesionales, AWSI HCLS
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Mountain View, California, United States · Chicago, Illinois, United States · Boston, Massachusetts, United States · Jersey City, New Jersey, United States · New York, New York, United States · Raleigh, North Carolina, United States · Arlington, Virginia, United States · Seattle, Washington, United States
AWS
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Sobre la oportunidad
El equipo de Servicios Profesionales (ProServe) de Amazon Web Services busca un Consultor de Entrega especializado en Datos para unirse a nuestra práctica de Salud y Ciencias de la Vida (HCLS). Estarás en el centro del cambio más importante en tecnología empresarial: hacer que las organizaciones estén verdaderamente preparadas para la IA. Cada sistema de IA agéntico, cada modelo fundacional anclado en el conocimiento empresarial y cada aplicación GenAI que pasa del prototipo a la producción depende de la capa de datos subyacente, y eso es lo que tú construyes.
Diseñarás e implementarás plataformas de datos modernas (lago, lakehouse, mesh), arquitecturarás pipelines de datos que transforman repositorios de datos fragmentados y crudos en activos gobernados y preparados para la IA; y diseñarás e implementarás arquitecturas RAG empresariales, almacenes vectoriales, ontologías semánticas y arquitecturas de grafos de conocimiento que permiten a los modelos fundacionales y a los agentes de IA razonar con precisión, acceder a los datos de forma segura y ejecutar de forma autónoma dentro de entornos regulados.
Trabajarás de forma práctica dentro de los entornos de clientes HCLS con linaje de datos complejo, superposiciones regulatorias (GxP, HIPAA, CDISC) y sistemas heredados, y entregarás productos de datos listos para producción que sirven a múltiples consumidores posteriores, desde el entrenamiento de modelos de ML hasta las capas de orquestación agéntica.
La organización de Servicios Profesionales de AWS es un equipo global de expertos que ayuda a los clientes a alcanzar los resultados comerciales deseados al utilizar los servicios de AWS. Trabajamos junto con los equipos de los clientes y la Red de Socios de AWS (APN) para ejecutar iniciativas de transformación de la computación en la nube y la IA empresariales.
Este puesto requiere aproximadamente un 50% de co-ubicación in situ con el cliente, AWS y los equipos de socios dentro de los EE. UU.
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Amazon es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y no discrimina por motivos de condición de veterano protegido, discapacidad u otra condición legalmente protegida.
Solicitantes del Condado de Los Ángeles: Las responsabilidades laborales para este puesto incluyen: trabajar de forma segura y cooperativa con otros empleados, supervisores y personal; adherirse a los estándares de excelencia a pesar de las condiciones de estrés; comunicarse de manera efectiva y respetuosa con los empleados, supervisores y personal para garantizar un servicio al cliente excepcional; y seguir todas las leyes federales, estatales y locales y las políticas de la Compañía. El historial penal puede tener una relación directa, adversa y negativa con algunas de las responsabilidades laborales materiales de este puesto. Estas incluyen las funciones y responsabilidades enumeradas anteriormente, así como la capacidad de adherirse a las políticas de la empresa, ejercer un buen juicio, gestionar eficazmente el estrés y trabajar de forma segura y respetuosa con los demás, exhibir confiabilidad y profesionalismo, y salvaguardar las operaciones comerciales y la reputación de la Compañía. De conformidad con la Ordenanza de Oportunidad Justa del Condado de Los Ángeles, consideraremos para el empleo a solicitantes calificados con antecedentes penales.
Nuestra cultura inclusiva empodera a los Amazonianos para ofrecer los mejores resultados para nuestros clientes. Si tienes una discapacidad y necesitas una adaptación o ajuste en el lugar de trabajo durante el proceso de solicitud y contratación, incluido el apoyo para el proceso de entrevista o incorporación, visita amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations para obtener más información. Si el país/región en el que te postulas no aparece en la lista, ponte en contacto con tu Socio de Contratación.
EE. UU., IL, Chicago - 153,600.00 - 207,800.00 USD anuales
EE. UU., MA, Boston - 153,600.00 - 207,800.00 USD anuales
EE. UU., NC, Raleigh - 153,600.00 - 207,800.00 USD anuales
EE. UU., VA, Arlington - 153,600.00 - 207,800.00 USD anuales
EE. UU., WA, Seattle - 153,600.00 - 207,800.00 USD anuales
Responsabilidades clave del puesto
- Diseñar e implementar pipelines de datos listos para producción, lagos de datos, lakehouses y arquitecturas de data mesh dentro de entornos HCLS empresariales, integrando con sistemas heredados y marcos de gobernanza de datos existentes
- Construir productos de datos que sirvan a múltiples aplicaciones y casos de uso posteriores — desde el entrenamiento de modelos de IA/ML hasta sistemas de IA agénticos, garantizando la calidad de los datos, el linaje y la fiabilidad a escala
- Operar con un alto grado de autonomía dentro de compromisos de entrega de ritmo rápido, tomando decisiones sobre modelado de datos, diseño de pipelines y arquitectura sin esperar especificaciones perfectas o supervisión constante
- Navegar por complejos requisitos de acceso a datos, seguridad y privacidad únicos para la industria farmacéutica y sanitaria, incluidas las restricciones de cumplimiento GxP, HIPAA y los marcos de gobernanza de datos regulatorios
- Arquitecturar capas de conocimiento contextual, incluidas ontologías y grafos de conocimiento que aprovechan Contexto de AWS, Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock y extensiones de ontología personalizadas para dotar a los agentes de IA del vocabulario y las salvaguardias para razonar con precisión y ejecutar de forma autónoma dentro de entornos regulados
- Colaborar entre límites organizacionales para asegurar el acceso a los datos, comprender el contexto del sistema de origen y resolver desafíos de calidad de datos con equipos de TI, negocio y organizaciones asociadas del cliente
- Entregar de forma iterativa cuando los requisitos sean ambiguos, traduciendo necesidades empresariales incompletas en soluciones de datos bien arquitecturadas que puedan evolucionar a medida que madura la comprensión del cliente
- Aplicar metodologías AI-DLC (Ciclo de Vida de Desarrollo Acelerado por IA) a la entrega de datos para rediseñar flujos de trabajo de datos para que sean nativos de IA para una escala y ritmo acelerados
Sobre el equipo
SOBRE AWS
Experiencias Diversas Amazon valora las experiencias diversas. Incluso si no cumples con todas las cualificaciones y habilidades preferidas que se enumeran en la descripción del puesto, animamos a los candidatos a postularse. Si tu carrera está empezando, no ha seguido un camino tradicional, o incluye experiencias alternativas, no dejes que eso te impida postularte.
Por qué AWS
Amazon Web Services (AWS) es la plataforma en la nube más completa y ampliamente adoptada del mundo. Fuimos pioneros en la computación en la nube y nunca dejamos de innovar — por eso los clientes, desde las startups más exitosas hasta las empresas Global 500, confían en nuestro sólido conjunto de productos y servicios para potenciar sus negocios.
Cultura de Equipo Inclusiva
AWS valora la curiosidad y la conexión. Nuestros grupos de afinidad, liderados por empleados y patrocinados por la empresa, promueven la inclusión y empoderan a nuestra gente para que se enorgullezca de lo que nos hace únicos. Nuestros eventos de inclusión fomentan equipos más fuertes y colaborativos. Nuestra continua innovación se nutre de las ideas audaces, las perspectivas frescas y las voces apasionadas que nuestros equipos aportan a todo lo que hacemos.
Mentoría y Crecimiento Profesional
Estamos elevando continuamente nuestro listón de rendimiento mientras nos esforzamos por ser el Mejor Empleador de la Tierra. Por eso encontrarás aquí un conocimiento compartido sin fin, mentoría y otros recursos que impulsan la carrera profesional para ayudarte a desarrollarte como un profesional más completo.
Equilibrio Vida/Trabajo
Valoramos la armonía entre la vida laboral y personal. Lograr el éxito en el trabajo nunca debe ser a expensas de sacrificios en casa, por lo que nos esforzamos por la flexibilidad como parte de nuestra cultura de trabajo. Cuando nos sentimos apoyados en el lugar de trabajo y en casa, no hay nada que no podamos lograr en la nube.
El rango salarial base para este puesto se enumera a continuación. Tu paquete de Amazon incluirá pagos de firma y unidades de acciones restringidas (RSU). La compensación final se determinará en función de factores que incluyen la experiencia, las cualificaciones y la ubicación. Amazon también ofrece beneficios integrales que incluyen seguro médico (médico, dental, oftalmológico, de prescripción, seguro de vida básico y AD&D y opción de planes de vida suplementarios, EAP, apoyo de salud mental, línea de asesoramiento médico, Cuentas de Gastos Flexibles, cobertura de reembolso de adopción y subrogación), igualación de 401(k), tiempo libre remunerado y licencia parental. Obtén más información sobre nuestros beneficios en amazon.jobs/en/benefits.
Requisitos básicos
- Más de 5 años de experiencia en arquitectura en la nube e implementación de soluciones
- Título de Grado, o más de 7 años de experiencia profesional o militar
- Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos, arquitectura de datos y/o desarrollo de plataformas de datos, con implementación práctica de pipelines de datos de producción
- Experiencia con patrones de diseño de plataformas de datos modernas, incluidos lagos de datos, lakehouses, data mesh y patrones zero-ETL y arquitecturas de streaming, utilizando servicios como Amazon SageMaker Lakehouse, SageMaker Unified Studio, Amazon S3 Tables, Amazon Redshift e integraciones zero-ETL
- Experiencia en la arquitectura e ingeniería de ontologías y grafos de conocimiento en entornos empresariales
Cualificaciones preferidas
- Se prefieren certificaciones de AWS en Análisis de Datos o Especialidad de Machine Learning.
- Experiencia en la industria de la salud y ciencias de la vida, incluida la familiaridad con marcos de cumplimiento y seguridad (HIPAA, GxP) y estándares de datos clínicos (OMOP, CDISC, FHIR)
- Experiencia práctica con Apache Iceberg, Spark, Databricks, Snowflake, Kafka, o frameworks equivalentes de procesamiento de datos distribuidos
- Experiencia en el diseño e implementación de arquitecturas de grafos de conocimiento, modelos de ontología o capas de datos semánticas que soportan sistemas de IA/ML y IA agénticos
- Experiencia con herramientas de gobernanza y catalogación de datos (por ejemplo, AWS Glue Data Catalog, Collibra, Alation) y seguimiento del linaje de datos y diseño de patrones de acceso a datos que soportan la identidad y el acceso de mínimo privilegio
- Experiencia colaborando con equipos de negocio de clientes, TI y organizaciones asociadas para comprender los requisitos de datos y resolver desafíos de acceso, y comunicando conceptos técnicos a audiencias tanto técnicas como de negocio.
- Dominio de metodologías AI-DLC o equivalentes de desarrollo acelerado por IA — incluyendo la ingeniería de prompts como disciplina de desarrollo, programación en grupo con IA y experiencia en la validación de código de pipeline de datos generado por IA para despliegue en producción en entornos regulados
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