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.br/br/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.br/br/✅br/br/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: GCPbr/br/: BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer. AWSbr/br/: 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.br/br/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.br/br/Condiciones Modalidad: freelance vía Shakers. Duración: 12 meses con alta probabilidad de extensión. Ubicación: 100% remoto desde España.br/br/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.br/br/

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