Arquitecto de Datos (Data & AI)

Descripción y requisitos

Descripción

Buscamos un/a Arquitecto/a de Datos Junior para sumarse a nuestro equipo de arquitectura, que da soporte transversal a todas las áreas de datos de la organización. Vas a trabajar junto a arquitectos senior en el diseño y la evolución de la plataforma de datos en Azure y Databricks, aprendiendo a tomar decisiones basadas en datos, definir estándares y acompañar a los equipos desde el diseño hasta producción y en la resolución de incidentes. Es un rol ideal para alguien con base en ingeniería de datos que quiera dar el paso hacia la arquitectura, con una visión más amplia del ecosistema.

Requisitos

De 2 a 3 años de experiencia en Ingeniería de Datos, BI, Analytics Engineering o un rol similar.

Experiencia práctica en Azure, especialmente Azure Data Factory (ADF) y Azure Data Lake Storage (ADLS).

Experiencia práctica con Databricks: Delta Lake, Databricks Workflows y conocimientos de Unity Catalog.

Buen manejo de Python, PySpark y SQL.

Experiencia con Terraform y CI/CD, idealmente Terraform Cloud y GitHub Actions, para desplegar jobs, clusters y permisos.

Conocimientos de modelado de datos relacional y dimensional, y nociones de bases NoSQL documentales (modelado de documentos e índices).

Comprensión de conceptos de arquitectura de datos: Lakehouse, arquitectura medallion (bronze/silver/gold), batch vs. streaming.

Capacidad para documentar y comunicar ideas técnicas de forma clara, tanto escrita como con diagramas.

Perfil que buscamos

Visión sistémica y curiosidad por entender cómo encajan las piezas de una plataforma completa, desde SAP hasta las apps y los reportes. Hábito de medir antes de opinar. Buena comunicación para trabajar con equipos diversos, incluidos soporte y negocio, y explicar conceptos técnicos a perfiles no técnicos. Pensamiento analítico, orden para documentar y disposición para aprender de los arquitectos senior y recibir feedback.

Funciones y responsabilidades

Apoyar al equipo de arquitectura en el diseño de soluciones sobre la plataforma Lakehouse en Azure y Databricks, siguiendo las arquitecturas de referencia y los estándares del equipo.

Diseñar y revisar los patrones de integración entre el Lakehouse y los stores operativos (MongoDB y Couchbase): patrón publish, estrategias de purga, índices y rendimiento de escritura desde los ETLs.

Apoyar en el modelado de datos de la plataforma: maestros en silver, vistas public y RLS en gold con seguridad por país, y modelos documentales para las aplicaciones, considerando escenarios multi-país y multi-tenant.

Medir antes de decidir: usar system tables y linaje de Unity Catalog para analizar costos, uso, rendimiento e impacto antes de proponer cambios de arquitectura.

Participar en los pases a producción: revisar PRs, definir criterios para QA y validar después del pase.

Diagnosticar incidentes de punta a punta junto a soporte y negocio, desde la fuente hasta el consumo, y documentar la causa raíz.

Apoyar la implementación de políticas de gobierno en Unity Catalog (catálogos, permisos, linaje, convenciones de nombres).

Documentar arquitecturas, decisiones técnicas (ADRs), estándares y guías de buenas prácticas, y hacer diagramas de arquitectura y flujos de datos.

Participar en revisiones de diseño con los distintos equipos para verificar que cumplan los estándares de arquitectura y gobierno.

Servir de enlace entre el equipo de arquitectura y los equipos de desarrollo para resolver dudas técnicas y difundir estándares.

Ocasionalmente, desarrollar pruebas de concepto y evaluar nuevas funcionalidades de la plataforma.

Perfil deseable

Experiencia con SAP como fuente de datos, especialmente con sus extractores.

Experiencia con MongoDB o Couchbase.

Conocimiento de Lakeflow.

Experiencia con Power BI como consumidor de modelos gold.

Experiencia preparando datos para agentes de IA: Vector Search, MCP o Azure AI Foundry.

Nociones de gobierno de datos: calidad, linaje, catálogo y seguridad de accesos.

Certificac