* 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 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