Arquitecto de datos Semi Senior

Empresaconfidencial; Santiago; Sur place; CLP 12 000 000 - 20 000 000; Plein temps

Résumé du poste

Empresaconfidencial en Chile busca un Arquitecto de datos con al menos 2 años de experiencia en diseño, definición y acompañamiento de arquitecturas de datos empresariales. Se valorará experiencia en GCP y servicios analíticos como BigQuery, Cloud Storage y Dataflow.

El candidato ideal tendrá conocimiento de patrones medallion (bronze/silver/gold) y tecnologías Lakehouse (Iceberg, Delta Lake, Parquet), experiencia en procesamiento distribuido con Spark/PySpark y Python, y enfoque en gobernanza,

Qualifications

• Al menos 2 años de experiencia en Arquitectura de Datos.
• Experiencia en GCP y servicios de datos (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub).
• Conocimiento de patrones de arquitectura medallion y plataformas Lakehouse.
• Conocimiento de gobierno de datos, metadata, linaje y seguridad.

Connaissances

Arquitectura de datos

GCP

BigQuery

Dataproc

Spark / PySpark

Lakehouse

Python

Gobierno de datos

Outils

Cloud Composer

Data Catalog

Dataflow

Pub/Sub

Dataplex

Apache Iceberg

Delta Lake

Parquet

Description du poste

Nos encontramos en busca de un Arquitecto de datos.

• Desde 2 años de experiencia en Arquitectura de Datos, participando en el diseño, definición, documentación o acompañamiento de arquitecturas de datos empresariales.
• Desde 2 años de experiencia en GCP, especialmente en servicios asociados a plataformas de datos, analítica, procesamiento y gobierno.
• Experiencia en servicios de datos de Google Cloud, tales como BigQuery, Cloud Storage, Dataproc, Cloud Composer,Pub/Sub, Dataflow, Dataplex, Data Catalog o servicios equivalentes.
• Experiencia o conocimiento en patrones de arquitectura medallion, tales como capas bronze, silver y gold.
• Experiencia o conocimiento en frameworks o tecnologías asociadas a Lakehouse, tales como Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, BigLake, Parquet y formatos abiertos de almacenamiento.
• Experiencia en procesamiento distribuido, idealmente utilizando Dataproc, Apache Spark, PySpark y Python.
• Experiencia o conocimiento en gobierno de datos, metadata, linaje, trazabilidad, calidad de datos, seguridad y control de accesos.