- 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 competente 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 ágil.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 dataSoft Skills- comunicación- presentación- resolución de problemas- colaboración- gestión de proyectos- gestión de prioridadesCertifications & Qualifications- AWS Certified Solutions Architect- Google Professional Data Engineer#J-18808-Ljbffr

📌 Principal Data Architect (Madrid)
🏢 Jobtailor
📍 Madrid