Data Architect - Cloud & Python (Sector Financiero)

Iris Venture; Barcelona; On-site; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Job summary

Veltech en Barcelona busca un/a Data Architect para liderar el diseño de plataformas de datos en cloud para el sector financiero. Se requerirá visión de arquitectura, base técnica sólida y capacidad de definir soluciones escalables y seguras.

El candidato trabajará con equipos de negocio, analítica y seguridad, y se encargará de la gobernanza de datos, coste y rendimiento, manteniendo buenas prácticas y documentación. Se valorará experiencia en Python y DevOps/DataOps en entornos regulatorios.

Responsibilities

• Definir, diseñar e implementar arquitecturas de datos en cloud escalables, seguras y alineadas con requisitos regulatorios del sector financiero.
• Administrar y evolucionar estas plataformas, cuidando rendimiento, disponibilidad, coste y gobierno del dato.
• Desarrollar y mantener soluciones en Python: pipelines de ingesta y transformación, procesos ETL/ELT, automatizaciones e integraciones.
• Aplicar prácticas DevOps/DataOps (CI/CD, infraestructura como código, control de versiones, monitorización) para entregas fiables y repetibles.
• Colaborar con equipos de negocio, analítica, seguridad y desarrollo para traducir necesidades en soluciones técnicas.
• Documentar arquitecturas, estándares y buenas prácticas, actuando como referente técnico del equipo.

Job description

En Veltech, trabajamos para ayudar a las organizaciones a aprovechar el potencial de los datos y la tecnología para mejorar sus procesos y resultados. Buscamos un/a Data Architect con base técnica sólida y visión de arquitectura, que quiera liderar el diseño de plataformas de datos en cloud para una entidad de referencia del sector financiero.

Responsabilidades del rol

• Definir, diseñar e implementar arquitecturas de datos en cloud escalables, seguras y alineadas con los requisitos regulatorios del sector financiero.
• Administrar y evolucionar estas plataformas, cuidando su rendimiento, disponibilidad, coste y gobierno del dato.
• Desarrollar y mantener soluciones en Python: pipelines de ingesta y transformación, procesos ETL/ELT, automatizaciones e integraciones.
• Aplicar prácticas DevOps/DataOps (CI/CD, infraestructura como código, control de versiones, monitorización) para asegurar entregas fiables y repetibles.
• Colaborar con equipos de negocio, analítica, seguridad y desarrollo para traducir necesidades en soluciones técnicas.
• Documentar arquitecturas, estándares y buenas prácticas, actuando como referente técnico del equipo.