Data Architect

Descripción general del trabajo:

El candidato seleccionado encabezará la entrega de soluciones de primer nivel y al mismo tiempo influirá en opciones de diseño fundamentales en todo el espectro de la arquitectura de datos. Desde la ingesta y el almacenamiento hasta la virtualización, los modelos de datos, el rendimiento y la seguridad, su experiencia será crucial para alinear las soluciones con los principios de la arquitectura empresarial.

Responsabilidades clave:

• Diseñe e implemente arquitecturas Data Lakehouse que cumplan con los requisitos comerciales y sean escalables, confiables y seguras.
• Reúna y documente los requisitos de gestión de datos maestros (MDM), colaborando con diversas partes interesadas del negocio para desarrollar patrones de arquitectura y estrategia de MDM.
• Analizar los requisitos del negocio, diseñar y desarrollar procesos de Ingestión de Datos altamente eficientes y altamente escalables.
• Diseñe y cree canalizaciones de datos modernas, incluidas asignaciones ETL, y esté bien versado en la redacción de consultas SQL complejas.
• Desarrollar y mantener modelos de datos, diccionarios de datos y diagramas de flujo de datos.
• Trabajo práctico con soluciones de virtualización, ajuste del rendimiento, optimización y escalado desde una perspectiva de almacenamiento/procesamiento.
• Mantenga los trabajos de procesamiento por lotes y responda a problemas críticos de producción. Comuníquese bien con las partes interesadas sobre las recomendaciones de sus propuestas.

• Realizar investigaciones centradas en identificar soluciones tecnológicas emergentes que reduzcan costos, aumenten la eficiencia, proporcionen más valor, proporcionen más capacidades, reduzcan riesgos y aumenten la seguridad.
• Implementar y mantener controles de seguridad y acceso a los datos.
• Apoye al arquitecto líder de datos contribuyendo con mejoras a la estrategia de arquitectura de datos, desarrollando mejores prácticas, plantillas y procesos.
• Trabaje en colaboración con arquitectos de soluciones, desarrolladores, evaluadores y otros miembros del equipo de análisis de datos para comprender las limitaciones y oportunidades que pueden dar forma e influir en los resultados de la arquitectura de datos.

• Licenciatura o maestría en Ingeniería en Sistemas, Computación, Ciencia de Datos o afín. En caso de no contar con este nivel educativo deberá contar con experiencia mínima de 5 años en roles relacionados con arquitectura de datos.

Habilidades y Atributos:

Fluidez del idioma: Debe poseer 100% de fluidez en inglés.

• Necesarios:

• Soft Skills:

• Autodidacta.
• Trabajar en equipo.
• Actitud de servicio.

• Comunicación efectiva.
• Alto sentido de responsabilidad y compromiso.
• Habilidades de pensamiento crítico, analítico y deductivo.
• Proactividad y Resiliencia.
• Proponer soluciones siguiendo buenas prácticas.
• Capacidad de liderazgo, gestión de equipos.
• Autogestión.

• Técnicos:

• Lenguaje de programación (Python o Java)
• Nociones de patrones de diseño
• Experiencia con flujos ETL
• API REST / SOAP (Creación)
• Capacidad de diagnosticar fallas
• Experiencia con metodología Agile/SCRUM
• Git
• Shell
• Modelado de datos (DWH, Consumo)

• Deseables:

• Técnicos:

• Tunning, mejoramiento y optimización de plataformas y código
• DevOps (Jenkins, Concord, GitHub)
• Lenguaje de programación (R, Scala, Javascript, etc.)
• GCP (Big Query, Dataproc, Storage)
• Azure (Databricks, Datalake Storage)
• Prácticas de aseguramiento de la calidad (QA)
• Unit Testing
• Airflow
• PL/SQL
• Hadoop
• HIVE
• SPARK
• Kafka

Experiencia:

• Licenciatura en informática, ingeniería informática, ingeniería eléctrica, análisis de sistemas o un campo de estudio relacionado, o experiencia laboral equivalente.
• Experiencia significativa en arquitectura de datos, con un profundo conocimiento de los modelos, estándares y herramientas de datos utilizados en arquitectura e ingeniería.
• Al menos 3 años de experiencia en diseño e implementación de arquitecturas Data Lake/Lakehouse en GCP o Azure, es deseable experiencia práctica con Dataproc/Databricks.
• Experiencia con metodologías ágiles.

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