Data Director

Nemi; Mérida; Presencial; MXN 400,000 - 600,000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología está buscando un Director de Datos que lidere la arquitectura y evolución de toda la plataforma de datos. El candidato ideal debe tener más de 12 años de experiencia en ingeniería de datos y competencias en AWS y herramientas como Spark y Airflow. Entre sus responsabilidades estarán el diseño y operación de pipelines de datos y garantizar la calidad técnica de la información. Se requiere un enfoque en la escalabilidad y alta disponibilidad de sistemas críticos.

Formación

• 12+ años de experiencia en data, liderando equipos o funciones de data engineering.
• Experiencia en plataformas de datos en entornos cloud.
• Fuertes fundamentos en ingeniería de datos.

Responsabilidades

• Definir y liderar la arquitectura de la plataforma de datos.
• Diseñar y operar pipelines batch y streaming.
• Garantizar la calidad técnica de los datos.

Conocimientos

Experiencia en data engineering

Liderazgo técnico

Diseño de pipelines batch y streaming

Modelado de datos

Conocimientos en AWS

Herramientas

Spark

Airflow

Kafka

Kinesis

dbt

Descripción del empleo

El Director de Datos será responsable de liderar la arquitectura, operación y evolución de toda la plataforma de datos de la compañía, con un enfoque profundo en ingeniería de datos, data platform, desarrollo y calidad técnica. Este rol debe asegurar que los datos fluyan con alta disponibilidad a través de todos nuestros sistemas críticos, incluyendo PMS, CRS, motores de tarifas, reglas de negocio, catálogos y servicios internos. Trabajará de forma cercana con los equipos de software, producto e infraestructura para habilitar el crecimiento del negocio desde la tecnología.

También garantizará que la información sea confiable, segura, escalable y accesible, impulsando arquitecturas modernas en AWS, pipelines robustos batch y streaming, acceso a datos mediante GraphQL y APIs internas, prácticas avanzadas de observabilidad, estandarización, automatización e infraestructura como código, siempre bajo estrictos estándares de cumplimiento y calidad operativa.

El candidato ideal tendrá experiencia construyendo y operando plataformas de datos en AWS a gran escala, dominio de tecnologías como Spark, Airflow, Kafka o Kinesis, dbt, arquitecturas Lakehouse como Delta o Iceberg y familiaridad con plataformas de procesamiento distribuido. Deberá poseer un entendimiento profundo de modelado de datos, performance, versionado y gestión del ciclo de vida de la información, además de una mentalidad orientada a ingeniería que incluya CI/CD, modularidad y testing. Más que un perfil centrado en analítica, buscamos un líder técnico capaz de elevar la madurez de la organización y garantizar que cada componente tecnológico reciba datos correctos, en el momento adecuado y con altos estándares de calidad y continuidad operacional para soportar al negocio y al resto de los equipos de tecnología.

Responsabilidades

• Definir y liderar la arquitectura y operación de la plataforma de datos, asegurando alta disponibilidad, escalabilidad y confiabilidad.
• Diseñar, construir y operar pipelines batch y streaming de nivel productivo para los sistemas críticos del negocio.
• Garantizar calidad técnica de los datos (correctitud, consistencia, performance y continuidad operacional) a lo largo de los flujos de datos.
• Habilitar el consumo eficiente de datos vía APIs internas y GraphQL, en colaboración estrecha con equipos de software y producto.
• Elevar la madurez de ingeniería del stack de datos, impulsando automatización, observabilidad, estandarización e infraestructura como código.

Requisitos

• 12+ años de experiencia en data, con trayectoria liderando equipos o funciones de data engineering o data platform.
• Experiencia diseñando y operando plataformas de datos a gran escala en entornos cloud, con foco en disponibilidad, escalabilidad y confiabilidad.
• Sólidos fundamentos en ingeniería de datos, incluyendo diseño de pipelines batch y streaming en entornos productivos.
• Experiencia con arquitecturas modernas de datos (por ejemplo, enfoques tipo lakehouse, procesamiento distribuido y sistemas de alto volumen).
• Conocimientos profundos de modelado de datos, performance, versionado y gestión del ciclo de vida de la información.
• Mentalidad fuerte de ingeniería de software aplicada a datos: CI/CD, testing, automatización, modularidad y estándares de calidad.