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Experience Range: With at least 2 to 4 years of hands-on AWS data engineering experience, including cloud-based data pipeline development. Key Responsibilities: 1. Design, develop, and optimize scalable data pipelines and ETL workflows using AWS services such as Glue, Lambda, Step Functions, and Redshift to support business analytics. 2. Implement and maintain robust database architectures, ensuring effective data modeling, normalization, and query optimization for high-volume analytics platforms. 3. Write, review, and optimize complex SQL queries for efficient data extraction, transformation, and loading across multiple AWS data stores. 4. Develop automation scripts and data engineering solutions using Python to streamline data ingestion, transformation, and cloud-native application processes. 5. Monitor, troubleshoot, and resolve technical issues in cloud-based data workflows, ensuring high availability and reliability of data services. 6. Collaborate with application support teams to resolve Hypercare tickets, providing technical guidance and root cause analysis for data-related issues. 7. Integrate AWS services such as S3, EventBridge, and Aurora to support real-time and batch data processing requirements.
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