¿Quieres participar en proyectos punteros de Data & IA con tecnologías Azure, AWS o GCP?
¿Quieres liderar la definición de arquitecturas de datos que permitan a las empresas tomar decisiones más inteligentes?

Si esto encaja contigo, queremos contarte más.
¿Qué harás?

Diseñar arquitecturas de datos escalables y eficientes en Azure, AWS o GCP, alineadas con las necesidades técnicas y de negocio de cada proyecto.

Colaborar con Ingenieros y Científicos de Datos para definir soluciones end-to-end en iniciativas de Data & IA, aportando visión técnica y criterio arquitectónico.

Seleccionar las mejores herramientas y servicios cloud para cada caso de uso, manteniéndote al día de tendencias y novedades del ecosistema.

Liderar el diseño y construcción de pipelines de datos fiables, integrando múltiples fuentes y garantizando calidad, rendimiento y seguridad.

Asegurar el cumplimiento de buenas prácticas en arquitectura, gobierno del dato y estándares de ingeniería dentro del equipo.

Guiar y dar soporte técnico al equipo,



participando en revisiones de diseño y código para asegurar soluciones robustas y escalables.

Job Requirements

Experiencia trabajando en proyectos de Data & AI, con foco en arquitectura de datos en entornos cloud (Azure, AWS o GCP).

Sólido entendimiento de principios arquitectónicos: modelos de datos, datalakes/datawarehouses y diseño de pipelines escalables.

Dominio de servicios cloud para almacenamiento, procesamiento y análisis de datos (Azure, AWS o GCP).

Conocimientos de programación en Python y de bases de datos SQL, NoSQL y vectoriales.

Experiencia en procesos ETL/ELT y en herramientas de procesamiento distribuido (por ejemplo, Spark).

Capacidad para comunicarte eficazmente con perfiles técnicos y de negocio.

Deseable

Experiencia con herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Looker).

Conocimientos en seguridad, gobierno del dato y buenas prácticas de ingeniería.

Familiaridad con soluciones de terceros del ecosistema Data & AI.

📌 Data Architect (Madrid)
🏢 SoftwareONE
📍 Madrid