Principal Data Architect

• 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. xghoner
• 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

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