- 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 ambiente 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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📌 Principal Data Architect (Madrid)
🏢 Jobtailor
📍 Madrid