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 Paa S 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 Dev Ops. 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 No SQL. Nivel de inglés cualificado 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 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 #J-18808-Ljbffr

📌 Principal Data Architect (Madrid)
🏢 Jobtailor
📍 Madrid