Data Architect

Accenture Chile; Santiago; Híbrido; CLP 45.000.000 - 75.000.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Desarrollo de carrera

Jornadas flexibles

Capacitación y certificaciones

Descripción de la vacante

Databricks Senior Architect / Technical Lead en Accenture Chile lidera técnicamente un proyecto de Data & Analytics sobre Databricks, definiendo la arquitectura, liderando la construcción de pipelines y estableciendo prácticas de gobernanza y calidad de datos.

Se espera liderar al equipo de Data Engineers, definir estándares Dev/QA/Prod, CI/CD y asegurar rendimiento, seguridad y optimización de costos, con experiencia en Unity Catalog, Lakeflow y Salesforce.

Formación

• 7+ años de experiencia en Data Engineering / Data Architecture.
• 4+ años de experiencia comprobable con Databricks.
• Inglés avanzado.
• Certificación Databricks vigente y comprobable.

Responsabilidades

• Liderar técnicamente la arquitectura Databricks y el equipo de Data Engineers.
• Definir patrones de ingesta, transformación, batch/streaming y CDC.
• Diseñar y gobernar Lakehouse/Medallion y Unity Catalog.
• Diseñar y ejecutar pipelines con Lakeflow / Lakeflow Declarative Pipelines.
• Interactuar con clientes y stakeholders técnicos/ejecutivos para decisiones de arquitectura.

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 técnicos 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.

Modalidad de trabajo

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

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