Líder Técnico AWS DATA

Paradigma Digital; Cataluña; Presencial; EUR 60.000 - 100.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa innovadora busca un Technical Lead apasionado por liderar proyectos complejos en datos y cloud. Este rol clave implica asegurar que las soluciones tecnológicas sean escalables, resilientes y alineadas con los objetivos de negocio. Buscamos a alguien con más de 10 años de experiencia en el ámbito de datos, capaz de gestionar equipos multidisciplinarios y de implementar arquitecturas modernas. Si tienes un enfoque analítico y una pasión por la innovación, esta es tu oportunidad para marcar la diferencia en un entorno dinámico y flexible, donde tu liderazgo será fundamental para impulsar la transformación digital.

Servicios

Seguro médico 100% cubierto

Formación continua

Modelo de trabajo 100% flexible

Conciliación entre vida personal y laboral

Formación

• Más de 10 años de experiencia en roles relacionados con datos.
• Liderazgo en estrategias de datos a nivel empresarial.

Responsabilidades

• Liderar proyectos complejos en entornos de datos y cloud.
• Garantizar la correcta utilización de tecnologías y mejores prácticas.

Conocimientos

Liderazgo de equipos

Arquitectura de datos

Microservicios

Cloud

Data governance

Machine learning

Resolución de problemas

Pensamiento analítico

Innovación

Educación

Licenciatura en Ingeniería

Máster en Ciencias de Datos

Herramientas

AWS

Azure

GCP

Data lakes

Herramientas ETL/ELT

Descripción del empleo

El futuro se construye con talento, pasión e innovación. &##En Paradigma, sabemos que la tecnología es la clave para transformar el mundo, pero son las personas quienes hacen la diferencia.

Estamos buscando un / a Technical Lead con una sólida capacidad para liderar proyectos complejos en entornos de datos, cloud, modernización y microservicios.

La persona será responsable de garantizar la correcta utilización de las tecnologías y la ejecución de las mejores prácticas de desarrollo, trabajando de cerca con empleados, stakeholders y clientes, reportando directamente a la responsable del equipo de Tecnología de producción.

El enfoque estratégico y una visión integral de los procesos de negocio y tecnología serán claves en este rol, así como la capacidad para gestionar de manera efectiva tanto equipos como proyectos diversos.

Ser el principal responsable de asegurar que la arquitectura tecnológica definida es la correcta, ayudando al equipo si fuera necesario en las decisiones relativas al ámbito tecnológico, buscando la mejor solución.

Asegurar el éxito en la implementación de proyectos de modernización, microservicios, datos y cloud, garantizando que la infraestructura y las soluciones sean escalables, resilientes y seguras.

Asegurar una adecuada planificación y ejecución de los proyectos, evaluando y adaptando tecnologías de manera eficiente y rentable, así como de solicitar ayuda a la estructura de Paradigma cuando detecte problemas en el equipo.

Asegurar que las soluciones sean capaces de soportar fallos sin comprometer el rendimiento ni la disponibilidad del sistema, implementando alta disponibilidad, redundancia y mecanismos de recuperación ante desastres.

Utilizar arquitecturas flexibles y desacopladas que permitan escalar y modificar los componentes de manera independiente, alineando las soluciones con las necesidades de negocio a medida que evolucionan.

Garantizar que los equipos se ajusten a nuevas tecnologías y cambios en los requisitos de los proyectos de manera rápida y eficaz, manteniendo la calidad y el enfoque estratégico.

Desarrollar la estrategia tecnológica alineada con los objetivos de negocio, asegurando que las mejores prácticas tecnológicas se implementen en proyectos de datos, modernización, microservicios y cloud.

Asegurar que las infraestructuras y arquitecturas sean resilientes, escalables y sostenibles a largo plazo, tanto en términos de seguridad como de eficiencia.

Evaluación de Madurez y Arquitectura de Datos : Liderar evaluaciones integrales de la madurez del dato y auditorías de la arquitectura de datos existente, identificando fortalezas, brechas y oportunidades de mejora.

Descubrimiento de Necesidades con Stakeholders : Realización de entrevistas y workshops con stakeholders clave (dirección, áreas de negocio y tecnológicas) para entender necesidades de datos, casos de uso prioritarios y capacidades organizativas actuales en torno al dato.

Calidad del Dato y Gobierno : Diseñar y aplicar frameworks de evaluación de la calidad del dato, estableciendo métricas e indicadores clave. Proponer e implementar mejoras en procesos de gobierno de datos para asegurar que la información sea fiable, consistente y esté disponible para quien la necesita

Estrategia de Adopción de IA (Tradicional y Generativa) : Definir estrategias para la adopción de soluciones de Inteligencia Artificial (IA), abarcando tanto técnicas de machine learning tradicionales como tecnologías de IA generativa (p. ej., modelos de lenguaje), garantizando que estas iniciativas estén alineadas con los objetivos de negocio y aporten valor tangible.

Planificación y Roadmap de Datos : Elaborar planes de evolución y roadmaps para desarrollar las capacidades de datos de la empresa. Priorizar iniciativas y casos de uso de alto impacto, trazando la ruta para implementar nuevas herramientas, plataformas y prácticas que habiliten una organización más data-driven.

Solución de Retos Organizativos : Analizar retos organizativos en la gestión de datos (silos de información, falta de cultura del dato, problemas de calidad, etc.) y proponer soluciones integrales. Esto incluye recomendaciones de cambios organizativos (modelos de gobierno, nuevos roles / procesos) y arquitectónicos (implementación de nuevas plataformas o mejoras en la arquitectura de datos) para superar dichos desafíos.

Arquitecturas de Datos Modernas : Asesorar sobre e impulsar la adopción de arquitecturas de datos modernas, como data mesh, data fabric y plataformas de datos nativas en la nube. Garantizar que la infraestructura de datos sea escalable, flexible y acorde a las mejores prácticas de la industria, permitiendo la integración eficaz de datos de múltiples fuentes y regiones.

Liderazgo de Equipo Multidisciplinar : Liderar, mentorizar y expandir un equipo de especialistas en datos, incluyendo arquitectos de datos, data scientists, data analysts y data engineers. Fomentar un ambiente de colaboración, innovación y excelencia, alineando al equipo con la visión estratégica de datos y los objetivos corporativos.

Relación con Partners Tecnológicos : Actuar como punto de contacto estratégico con proveedores y partners tecnológicos clave (como Microsoft, Databricks, Google, Snowflake, etc.), garantizando una comunicación fluida y alineación con las hojas de ruta tecnológicas. Engagement con Equipos de Producto para alinear la estrategia de datos con las necesidades de desarrollo de producto. Asegurar que los datos, la analítica y la IA estén integrados como elementos diferenciales en la propuesta de valor de los productos y servicios ofrecidos por la compañía.

Experiencia y conocimientos necesarios :

Mínimo 10 años de experiencia en roles relacionados con datos (analítica de datos, ingeniería de datos, arquitectura de datos o consultoría de datos), con al menos 3-5 años liderando estrategias de datos a nivel empresarial.

Experiencia demostrable realizando assessments de madurez de datos , definiciendo arquitecturas de datos a gran escala y ejecutando planes estratégicos en organizaciones de gran envergadura o entornos internacionales. Historial de éxito gestionando proyectos de transformación data-driven y liderando equipos multidisciplinarios.

Experiencia comprobada como CTO o en un rol de liderazgo técnico similar en proyectos de modernización, microservicios, datos y cloud.

Experiencia en equipos de al menos 50 personas

Sólidos conocimientos en gobierno y gestión del dato (data governance, calidad del dato, metadatos, MDM) y en arquitecturas de datos modernas.

Familiaridad con conceptos de Data Mesh y Data Fabric , así como experiencia con plataformas cloud (AWS, Azure, GCP) y tecnologías de big data (data lakes, warehousing, herramientas ETL / ELT).

Conocimiento práctico de analítica avanzada e inteligencia artificial , incluyendo machine learning e IA generativa .

Al día con las últimas tendencias y mejores prácticas en arquitectura de datos, seguridad de la información y herramientas de inteligencia de negocio.

Disponibilidad para viajar.

Nivel avanzado de inglés.

Liderazgo estratégico : Habilidad probada para liderar e inspirar equipos, con visión estratégica para alinear la iniciativa de datos con los objetivos del negocio. Capacidad de influir a niveles ejecutivos y de impulsar cambios organizacionales orientados al dato.

Capacidad para actuar como consultor interno, traduciendo requerimientos de negocio en soluciones técnicas de datos, y explicando conceptos complejos de forma clara a públicos no técnicos.

Pensamiento Analítico y Resolución de Problemas : Enfoque proactivo para identificar oportunidades donde los datos puedan mejorar procesos o generar ventajas competitivas.

Orientación a Innovación : Pasión por la innovación y aprendizaje continuo. Se valora la curiosidad por nuevas tecnologías (por ejemplo, tendencias en IA, automatización, herramientas de data science) y la iniciativa para aplicarlas creativamente en la organización.

Gestión del Cambio : Capacidad para conducir la transformación cultural hacia una organización data-driven. Habilidad para asegurar la adopción exitosa de nuevas prácticas y herramientas.

Paradigma Everywhere : Modelo de trabajo 100% flexible. Flexibilidad real : Conciliación entre vida personal y laboral con horarios adaptables.

Formación continua : Cursos, meetups, clases de inglés, ayudas para formación y eventos.

Beneficios sociales : Seguro médico 100% cubierto.

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