Data Architect

Accenture; Santiago; Híbrido; CLP 60.000.000 - 110.000.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Desarrollo de carrera

Jornadas Flex

Capacitaciones y certificaciones

GenAI Academy

Great Place To Work Chile

Descripción de la vacante

Accenture busca un Databricks Senior Architect / Technical Lead para liderar la arquitectura y entrega de un proyecto de Data & Analytics sobre Databricks. Serás referente técnico y líder del equipo, definiendo arquitectura, pipelines y governanza de datos.

Se requieren 7+ años en Data Engineering, 4+ años en Databricks, experiencia con Lakehouse, Unity Catalog y Salesforce, además de inglés avanzado. Modalidad híbrida: remoto o en Santiago, con presencia semanal.

Formación

• 7+ años de experiencia en Data Engineering / Data Architecture.
• 4+ años de experiencia comprobable con Databricks.
• Experiencia en Lakehouse/Medallion Architecture.
• Experiencia con Lakeflow Pipelines / Lakeflow Declarative Pipelines.
• Dominio de Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake y Unity Catalog.
• Experiencia integrando Salesforce.

Responsabilidades

• Definir, diseñar y construir arquitecturas de datos complejas sobre Databricks.
• Liderar técnicamente iniciativas de Data & Analytics y ser referente frente al cliente.
• Diseñar e implementar soluciones Lakehouse, pipelines de datos y estrategias de gobierno de datos.
• Asegurar estándares de calidad, seguridad, performance y escalabilidad de las soluciones.

Conocimientos

Databricks

Unity Catalog

Python

CI/CD

Data Governance

Data Quality

Salesforce integration

Lakehouse

Herramientas

Databricks

Lakeflow Pipelines

Lakeflow Declarative Pipelines

Salesforce APIs

REST API

Descripción del empleo

Databricks Senior Architect / Technical Lead

Buscamos un Databricks Senior Architect / Technical Lead para liderar técnica y arquitectónicamente un proyecto de Data & Analytics sobre Databricks. Será responsable de definir la arquitectura, liderar la construcción de pipelines, establecer buenas prácticas de ingeniería, gobierno y calidad de datos, y liderar técnicamente al equipo frente al cliente.

Responsabilidades

Arquitectura & Databricks

• Diseñar y gobernar arquitectura Lakehouse / Medallion (Bronze, Silver, Gold).
• Definir patrones de ingesta, transformación, batch/streaming y CDC.
• Diseñar y gobernar Unity Catalog: Catalogs, Schemas, permisos, roles, ownership, lineage y governance.
• Definir estándares de desarrollo, seguridad, performance, escalabilidad y optimización de costos.
• Definir estrategia Dev/QA/Prod y CI/CD.

Lakeflow & Data Engineering

• Diseñar, implementar y gobernar pipelines utilizando Databricks Lakeflow Pipelines / Lakeflow Declarative Pipelines.
• Definir patrones reutilizables para pipelines Bronze/Silver/Gold.
• Implementar procesamiento incremental, CDC, batch y streaming.
• Definir orquestación, dependencias, monitoreo, alertas, logging y error handling.
• Revisar diseños y código, asegurando estándares de calidad y performance.
• Experiencia con PySpark, SQL y Delta Lake.

Data Quality & Governance

• Definir estrategia de Data Quality para las diferentes capas.
• Implementar reglas, validaciones y controles dentro de los pipelines.
• Diseñar mecanismos de quarantine/rechazo y tratamiento de errores.
• Asegurar metadata, lineage, ownership, seguridad y gobierno de datos.

Integraciones

• Diseñar y liderar integración entre Databricks y Salesforce.
• Experiencia con Salesforce APIs, REST, SOAP y/o Bulk API.
• Diseñar cargas incrementales/CDC, manejo de errores y monitoreo.
• Experiencia con otras fuentes empresariales es deseable.

Liderazgo

• Liderar técnicamente un equipo de Data Engineers.
• Asignar y priorizar actividades técnicas.
• Realizar mentoring, coaching, design reviews y code reviews.
• Resolver problemas técnicamente complejos y actuar como escalation point.
• Gestionar riesgos y dependencias técnicas.
• Interactuar directamente con clientes y stakeholders técnicos/ejecutivos.
• Ser el referente técnico y responsable de las decisiones de arquitectura.

Requisitos

• 7+ años de experiencia en Data Engineering / Data Architecture.
• 4+ años de experiencia comprobable con Databricks.
• Experiencia productiva en Lakehouse / Medallion Architecture.
• Experiencia práctica comprobable con Lakeflow Pipelines / Lakeflow Declarative Pipelines.
• Dominio de Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake y Unity Catalog.
• Experiencia en Data Quality, CDC/incremental processing y CI/CD.
• Experiencia comprobable integrando Salesforce.
• Experiencia liderando equipos técnicos y trabajando directamente con clientes.
• Inglés avanzado.
• Certificación Databricks vigente y comprobable.

Certificaciones

Obligatoria: Databricks Certified Data Engineer Professional o certificación Databricks equivalente y vigente. Deseables: certificaciones Databricks adicionales, AWS/Azure/GCP y Salesforce. Las certificaciones deberán ser verificables mediante credencial oficial o badge digital.

Perfil

Buscamos un profesional que combine Databricks Architecture + Lakeflow Pipelines + Data Engineering + Unity Catalog + Data Quality + Salesforce Integration + Technical Leadership. No buscamos solamente un desarrollador: necesitamos un referente técnico capaz de definir arquitectura, liderar la ejecución, elevar las capacidades del equipo y representar técnicamente la solución frente al cliente.

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En Accenture vivimos el futuro hoy. No solo aplicamos tecnología, la creamos. Trabajamos con las últimas innovaciones para resolver desafíos reales, combinando talento diverso, creatividad e ideas únicas. Creemos que cuando cada persona puede ser auténtica, el cambio sucede.

Estamos en búsqueda de profesionales para el rol de Databricks Senior Architect / Technical Lead que quieran crecer, aprender y dejar su huella siendo parte de un equipo inclusivo, colaborativo y global.

Responsabilidades Principales:

• Definir, diseñar y construir arquitecturas de datos complejas sobre Databricks.
• Liderar técnicamente iniciativas de Data & Analytics y ser referente frente al cliente.
• Diseñar e implementar soluciones Lakehouse, pipelines de datos y estrategias de gobierno de datos.
• Asegurar estándares de calidad, seguridad, performance y escalabilidad de las soluciones.

¿Qué necesitas para este rol?

• Experiencia sólida en Databricks (excluyente).
• Experiencia con Unity Catalog (excluyente).
• Experiencia en Arquitectura o Ingeniería de Datos.
• Conocimientos de Python (deseable).
• Certificación Databricks (deseable).
• Inglés intermedio.
• Experiencia liderando técnicamente equipos y participando en proyectos de transformación de datos.

Bonus points:

• Experiencia con Genie AI.
• Conocimientos de Data Governance y Data Quality.
• Experiencia en arquitecturas Lakehouse y proyectos de modernización de plataformas de datos.

Modalidad de trabajo

• Remoto o Santiago.
• Asistencia presencial a dependencias del cliente en Santiago 1 vez por semana.

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