En Satec buscamos un/a Data Architect — Hands-on, Governance-first , que entienda que una arquitectura solo aporta valor si puede llevarse a la práctica.
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Queremos incorporar a una persona con mentalidad de constructor/a , capaz de diseñar e implementar arquitecturas de datos desde cero y de colaborar estrechamente con científicos/as e ingenieros/as de datos para alcanzar la excelencia técnica.
No buscamos un perfil que se limite a definir modelos o elaborar diagramas. Se espera participación directa en las decisiones de diseño, la selección de herramientas y la resolución de problemas técnicos complejos. Todo ello con una visión clara: el verdadero valor del dato reside en su gobierno y en su capacidad para alimentar soluciones analíticas, RAG e IA Agéntica .
La posición cubre cuatro responsabilidades concretas:
1. Arquitectura Lakehouse/Warehouse Diseño e implementación de arquitecturas multicapa. Se espera capacidad para tomar decisiones de particionado, optimización de costes de cómputo/almacenamiento y definición de contratos de datos entre capas
2. Gobierno del Dato desde cero Definición e implantación de estrategia de gobierno: catálogo de activos, linaje técnico y operacional, clasificación y calidad del dato. Se valora experiencia real con ingesta de metadatos vía APIs, configuración de políticas de acceso y trazabilidad end-to-end desde fuente hasta consumo analítico o IA.
3. Referente técnico de ingeniería Estandarización de prácticas de desarrollo (Python, SQL, Java) en un equipo de ingeniería de datos. Implica diseño de arquitecturas de ingesta y transformación con herramientas como Apache NiFi o Airflow, revisión de código, definición de patrones reutilizables, documentación técnica y mentoring. No es un rol de gestión:
se espera participación directa en decisiones de diseño y resolución de problemas técnicos complejos, incluyendo elección y configuración de herramientas de orquestación y pipeline.
4. Infraestructura de datos para IA Agéntica y RAG Diseño de pipelines de preparación de datos para sistemas RAG: estrategias de chunking, generación y almacenamiento de embeddings, selección de vector stores, optimización de recuperación semántica. Conocimiento de los trade-offs entre retrieval denso/disperso y capacidad para integrar esta capa con arquitecturas Lakehouse existentes.
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- Procesamiento y cómputo distribuido: Apache Spark / PySpark Databricks Cloudera CDP
Plataformas cloud y servicios de datos (conocimiento valorado) :
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- Formatos y motores de tabla abierta: Delta Lake Apache Iceberg Apache Hudi
- Orquestación e ingesta: Apache Airflow Apache NiFi dbt Kafka Spark Streaming
- Bases de datos relacionales: PostgreSQL MySQL SQL Server Oracle
- Bases de datos de series temporales: InfluxDB TimescaleDB OpenTSDB
- Bases de datos de grafos: Neo4j Apache TinkerPop / Gremlin SPARQL / RDF
- Gobierno y catálogo: DataHub OpenMetadata Apache Atlas Databricks Unity Catalog Microsoft Purview
- Búsqueda y recuperación: Elasticsearch OpenSearch Solr
- Vector stores
Información adicional:
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- Horario: Jornada flexible con horario general de 9:00 a 18:00 horas de lunes a jueves y los viernes de 9:00 a 15:00 horas. Además, jornada reducida coincidente con el calendario escolar durante el verano.
Somos SATEC , un grupo tecnológico con más de 30 años de experiencia en proyectos de integración e innovación tecnológica en sectores clave como telecomunicaciones, sanidad y administración pública. Operamos en España, Marruecos, Arabia Saudí y otros países, impulsando la transformación digital de nuestros clientes.
En SATEC, la diversidad es una seña de identidad. xqbhyrx Promovemos la igualdad y la equidad, creando un ambiente libre e inclusivo donde todas las personas puedan desarrollar su máximo potencial.
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📌 Data Architect (Madrid)
🏢 Satec
📍 Madrid