Arquitecto de Datos (h/m), hibrido
Empresa
Michael Page
Provincia
Barcelona
Ciudad
Barcelona
Tipo de Contrato
Tiempo Completo
Descripción
Arquitecto de Datos (h/m)
El candidato/a seleccionado tendrá las siguientes responsabilidades:
Definir la arquitectura objetivo de datos y el roadmap de transición desde el ecosistema actual hacia un modelo Lakehouse.
Diseñar patrones de ingestión, transformación, modelado, consumo y gobierno del dato.
Asegurar la convivencia y evolución entre entornos legacy y target: Oracle DWH, Denodo, Cloudera y cloud.
Establecer estándares de diseño para data products, capas semánticas, calidad, linaje, seguridad y observabilidad.
Trabajar de forma muy cercana con negocio, analítica, ingeniería y plataformas para convertir necesidades reales en soluciones escalables.
Asegurar que la arquitectura habilite reporting, analítica avanzada, machine learning y casos futuros de IA/GenAI sobre GCP y Vertex AI.
Participar en decisiones tecnológicas clave, priorización y definición de buenas prácticas de ingeniería de datos.
Posición con crecimiento y desarrollo profesional
Cliente final
Grado en Ingeniería Informática, Business Analytics, ADE, Gobierno del Dato o similares.
Conocimientos:
Experiencia sólida en arquitectura de datos, data engineering o arquitectura de plataformas analíticas.
Experiencia real diseñando entornos modernos de datos: Lakehouse, procesamiento distribuido y modelos híbridos on-prem/cloud.
Perfil pragmático: alguien que combine visión de futuro con capacidad para convivir con la realidad actual.
Buen nivel de interlocución con equipos técnicos y no técnicos.
Conocimiento técnico:
Conocimiento profundo de varias de estas tecnologías: Cloudera, Apache Iceberg, dbt, PySpark, SQL, GCP, Azure, Oracle DWH y Denodo.
Dominio de modelado de datos, patrones de integración, gobierno del dato y seguridad.
Capacidad para traducir necesidades de negocio a decisiones de arquitectura.
Será un plus:
Experiencia en retail, gran consumo, supply chain, pricing, fidelización o e-commerce.
Experiencia habilitando entornos para ML, MLOps o GenAI.
Experiencia en data products, data mesh o marcos de gobierno federado.
Gran empresa española de distribución minorista de gran consumo (bienes y servicios) de carácter cooperativo.
Proyecto compartido
Oportunidad de carrera y desarrollo profesional.
Beneficios y ayuda al bienestar (seguro médico, asistencia psicológica, ..)
Salario competitivo.
Servicio de comida.
Modo de trabajo híbrido.
Cloudera, Apache Iceberg, dbt, PySpark, SQL, GCP,
El candidato/a seleccionado tendrá las siguientes responsabilidades:
Definir la arquitectura objetivo de datos y el roadmap de transición desde el ecosistema actual hacia un modelo Lakehouse.
Diseñar patrones de ingestión, transformación, modelado, consumo y gobierno del dato.
Asegurar la convivencia y evolución entre entornos legacy y target: Oracle DWH, Denodo, Cloudera y cloud.
Establecer estándares de diseño para data products, capas semánticas, calidad, linaje, seguridad y observabilidad.
Trabajar de forma muy cercana con negocio, analítica, ingeniería y plataformas para convertir necesidades reales en soluciones escalables.
Asegurar que la arquitectura habilite reporting, analítica avanzada, machine learning y casos futuros de IA/GenAI sobre GCP y Vertex AI.
Participar en decisiones tecnológicas clave, priorización y definición de buenas prácticas de ingeniería de datos.
Posición con crecimiento y desarrollo profesional
Cliente final
Grado en Ingeniería Informática, Business Analytics, ADE, Gobierno del Dato o similares.
Conocimientos:
Experiencia sólida en arquitectura de datos, data engineering o arquitectura de plataformas analíticas.
Experiencia real diseñando entornos modernos de datos: Lakehouse, procesamiento distribuido y modelos híbridos on-prem/cloud.
Perfil pragmático: alguien que combine visión de futuro con capacidad para convivir con la realidad actual.
Buen nivel de interlocución con equipos técnicos y no técnicos.
Conocimiento técnico:
Conocimiento profundo de varias de estas tecnologías: Cloudera, Apache Iceberg, dbt, PySpark, SQL, GCP, Azure, Oracle DWH y Denodo.
Dominio de modelado de datos, patrones de integración, gobierno del dato y seguridad.
Capacidad para traducir necesidades de negocio a decisiones de arquitectura.
Será un plus:
Experiencia en retail, gran consumo, supply chain, pricing, fidelización o e-commerce.
Experiencia habilitando entornos para ML, MLOps o GenAI.
Experiencia en data products, data mesh o marcos de gobierno federado.
Gran empresa española de distribución minorista de gran consumo (bienes y servicios) de carácter cooperativo.
Proyecto compartido
Oportunidad de carrera y desarrollo profesional.
Beneficios y ayuda al bienestar (seguro médico, asistencia psicológica, ..)
Salario competitivo.
Servicio de comida.
Modo de trabajo híbrido.
Cloudera, Apache Iceberg, dbt, PySpark, SQL, GCP,