Un grupo internacional con foco en Data & AI busca un/a Data Architect Senior con perfil híbrido de Data Engineering + GenAI. El rol combina diseño y mantenimiento de arquitecturas de datos cloud a gran escala con desarrollo de soluciones de IA generativa (RAG, LLMs, NLP, agentes inteligentes).

Sobre el rol

Trabajarás transversalmente con equipos técnicos y de negocio, definiendo estándares de gobierno y calidad del dato, optimizando el procesamiento y llevando a producción casos de uso de GenAI. Rol de referente técnico con impacto directo en la estrategia data & AI de la organización.

Lo que harás

- Diseñar y mantener arquitecturas de datos cloud a gran escala. - Desarrollar pipelines ML end-to-end, con foco en sistemas RAG multimodales y agentes inteligentes. - Diseñar y mantener DAGs con Cloud Composer o Airflow. - Optimizar consultas en BigQuery (rendimiento, particiones, costes) y equivalentes en AWS (Athena, Glue). - Desarrollar librerías y soluciones en Python (posible uso puntual de Java o Node.js). - Definir estándares de gobierno y calidad del dato, así como buenas prácticas de desarrollo. - Llevar soluciones GenAI a producción desde ideación hasta monitorización continua. - Coordinar transversalmente con múltiples equipos, ofreciendo soporte técnico experto. - Identificar y explorar oportunidades emergentes de GenAI y presentar propuestas de valor.

Imprescindibles





- 5+ años en desarrollo y optimización de código Python + SQL, manejando grandes volúmenes de datos. - Trayectoria probada como Data Architect o Senior Data Engineer, liderando proyectos complejos a gran escala. - Dominio avanzado de al menos uno de estos clouds en producción: - GCP: BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer. - AWS: Lambda, S3, Glue, Athena. - Exposición real al otro cloud (aunque sea como secundario) para poder navegar arquitecturas multicloud. - Experiencia práctica y profunda implementando soluciones GenAI en producción: sistemas RAG, LLMs, NLP, agentes. - Diseño y mantenimiento de DAGs con Cloud Composer o Airflow. - Optimización de consultas de alto rendimiento en BigQuery (o equivalente). - Español nativo + inglés fluido.

Suma puntos

- Scala, PySpark, Snowflake y dbt para procesamiento y transformación. - Data Mesh y Docker. - Herramientas BI: Quicksight, Tableau, Metabase. - Experiencia previa en sector bancario o servicios financieros. - CI/CD en GitLab.

Condiciones

- Modalidad: freelance vía Shakers. - Duración: 12 meses con alta probabilidad de extensión. - Ubicación: 100% remoto desde España.

En Shakers nos ocupamos de la gestión del proyecto, la facturación y el acompañamiento durante toda la colaboración. Tú te centras en diseñar arquitecturas de datos y llevar GenAI a producción real.

📌 Data Architect (GCP + AWS) + GenAI — 100% Remoto España (Madrid)
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