Principal Data Architect

Jobtailor; Madrid; Presencial; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Jobtailor está buscando un arquitecto de datos para diseñar y entregar soluciones integrales que conecten múltiples fuentes y plataformas de datos en la nube.

Trabajará estrechamente con stakeholders para traducir requisitos de negocio en especificaciones técnicas, creando arquitecturas escalables y seguras para entornos PaaS y apps. Se requiere grado en datos/analítica, certificaciones en AWS/GCP, experiencia en ML y BI, y inglés avanzado; la posición exige trabajo colaborativo en Madrid.

Formación

• Diseño y gestión de pipelines de datos en entornos cloud.
• Grado universitario en ciencia de datos, analítica, negocios o relacionado.
• Certificaciones en arquitectura cloud o ingeniería de datos.
• Experiencia en ML, analítica avanzada o BI.
• Conocimiento de metodologías ágiles y DevOps.
• Conocimiento profundo de bases de datos SQL y NoSQL.
• Inglés profesional avanzado.
• Excelentes habilidades de comunicación y presentación.
• Capacidad para gestionar múltiples proyectos en entornos dinámicos.

Responsabilidades

• Desarrollar arquitecturas y soluciones de datos integrales para cubrir necesidades del negocio.
• Colaborar con stakeholders para traducir requisitos en especificaciones técnicas.
• Crear arquitecturas de solución que integren datos, tecnología y bases de datos.
• Trabajar con servicios en la nube (PaaS y App Services).
• Supervisar desarrollo e implementación de estrategias de integración de datos entre sistemas.

Conocimientos

Modelado de datos

Bases de datos relacionales

Bases de datos no relacionales

Plataformas de datos en la nube

Diseño de pipelines de datos

Machine learning

Analítica avanzada

Business intelligence

Frameworks ETL

Big data

Educación

Grado universitario en ciencia de datos

AWS Certified Solutions Architect

Google Professional Data Engineer

Descripción del empleo

• Desarrollar arquitecturas y soluciones de datos integrales que cubran las necesidades del negocio, integrando diversas fuentes y plataformas de datos.
• Colaborar con los stakeholders para traducir los requisitos del negocio en especificaciones técnicas.
• Experiencia en modelado de datos, bases de datos relacionales y no relacionales, y plataformas de datos en la nube (por ejemplo, Azure, AWS, Google Cloud).
• Crear arquitecturas de solución completas que integren arquitectura de datos, tecnología y bases de datos para un rendimiento y escalabilidad óptimos.
• Trabajar estrechamente con los stakeholders para convertir requisitos de negocio en soluciones técnicas.
• Desarrollar diseños de arquitectura para servicios basados en la nube, incluyendo PaaS y App Services.
• Dominio de herramientas de integración de datos, frameworks ETL y tecnologías de big data (por ejemplo, Spark, Hadoop).
• Implementar marcos de gobierno del dato alineados con estándares ITIL y buenas prácticas.
• Supervisar el desarrollo e implementación de estrategias de integración de datos entre distintos sistemas y plataformas.

Requirements

• Data Pipeline: Experiencia en el diseño y la gestión de pipelines de datos en distintos entornos cloud.
• Grado universitario en ciencia de datos, analítica, negocios o un campo relacionado. Se valorarán estudios avanzados o certificaciones.
• Certificaciones en arquitectura cloud o ingeniería de datos (por ejemplo, AWS Certified Solutions Architect, Google Professional Data Engineer).
• Experiencia en machine learning, analítica avanzada o plataformas de business intelligence.
• Conocimiento de metodologías ágiles y prácticas DevOps.
• Arquitectura de datos: Conocimiento profundo de bases de datos IT, estructuras de datos y principios de arquitectura.
• Bases de datos: Dominio de bases de datos SQL y NoSQL.
• Nivel de inglés profesional avanzado.
• Excelentes habilidades de comunicación y presentación.
• Alta capacidad de resolución de problemas y mentalidad colaborativa.
• Capacidad para gestionar múltiples proyectos y prioridades en un entorno dinámico.

Hard Skills

• modelado de datos
• bases de datos relacionales
• bases de datos no relacionales
• plataformas de datos en la nube
• diseño de pipelines de datos
• machine learning
• analítica avanzada
• business intelligence
• frameworks ETL
• big data

Soft Skills

• comunicación
• presentación
• resolución de problemas
• colaboración
• gestión de proyectos
• gestión de prioridades

Certifications & Qualifications

• AWS Certified Solutions Architect
• Google Professional Data Engineer