Fabric Data Architect — Azure Data & Lakehouse Expert

Raona; Barcelona; Híbrido; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Tarjeta restaurante

Eventos y team buildings

Descuentos Raona

Descripción de la vacante

Raona busca un Microsoft Fabric Data Architect para unirse al equipo de Data & Analytics. Diseñarás arquitecturas de datos end-to-end y liderarás proyectos de implantación y modernización en Fabric y Azure.

Se valorará capacidad hands-on, experiencia en Lakehouse, modelos semánticos y gobernanza de datos, con enfoque en rendimiento y coste. Modelo híbrido o full remote y crecimiento profesional continuo.

Formación

• Conocimiento avanzado y demostrable de Microsoft Fabric o Azure Data.
• Capacidad hands-on para construir soluciones con Lakehouse, Warehouse, pipelines, notebooks y modelos semánticos.
• Conocimiento sólido de arquitectura de datos moderna: medallion, data marts y cargas incrementales.
• Experiencia en optimización de rendimiento y coste (Direct Lake, particionado, refresh).
• Conocimiento de prácticas ALM y deployment pipelines, Git y CI/CD.

Responsabilidades

• Diseñar arquitecturas de datos end-to-end sobre Microsoft Fabric y Azure.
• Construir componentes técnicos base: aceleradores, plantillas, notebooks y pipelines.
• Definir patrones de arquitectura para Lakehouse, Warehouse, y gobierno del dato.
• Establecer estándares técnicos para proyectos Fabric: workspaces, seguridad y despliegues.
• Liderar técnicamente proyectos de implantación y modernización de plataformas de datos.
• Guiar y asesorar a perfiles data engineer, BI developer y consultores.

Conocimientos

Microsoft Fabric

Azure Data

Arquitectura de datos

Power BI

Herramientas

Git

CI/CD

Descripción del empleo

Raona busca un Microsoft Fabric Data Architect para unirse al equipo de Data & Analytics. Diseñarás arquitecturas de datos end-to-end y liderarás proyectos de implantación y modernización en Fabric y Azure.

Se valorará capacidad hands-on, experiencia en Lakehouse, modelos semánticos y gobernanza de datos, con enfoque en rendimiento y coste. Modelo híbrido o full remote y crecimiento profesional continuo.