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Propósito del Rol
Diseñar, construir y operar plataformas de datos escalables y resilientes en entornos cloud principalmente Azure, habilitando la disponibilidad confiable de datos batch y en tiempo real para analítica avanzada, inteligencia de negocio BI y modelos de inteligencia artificial.
Este rol es clave para convertir datos en activos estratégicos, garantizando calidad, gobernanza y eficiencia en todo el ciclo de vida del dato.

Responsabilidades Clave
Diseñar y desarrollar pipelines de datos robustos y escalables batch y streaming.
Implementar arquitecturas eventdriven para ingesta en tiempo real.
Construir y optimizar procesos ETL ELT de alto rendimiento.
Gestionar soluciones de almacenamiento en Data Lake y Data Warehouse.
Optimizar el uso de recursos cloud, enfocándose en eficiencia de costos y
performance.
Implementar controles de calidad, gobierno, seguridad y linaje de datos.
Integrar múltiples fuentes de datos APIs, bases de datos, sistemas legacy, eventos e IoT.
Automatizar despliegues mediante prácticas de CI CD DataOps.
Monitorear pipelines productivos, gestionar incidentes y asegurar alta disponibilidad.
Colaborar con equipos de BI, Data Science y negocio para habilitar casos de uso analíticos.

Stack Tecnológico
Cloud Plataforma
Microsoft Azure Data Factory, Synapse, Data Lake, Event Hub, etc.

Procesamiento Datos
Databricks
Apache Spark PySpark Scala
Apache Kafka deseable

Lenguajes




Python avanzado
SQL avanzado

DevOps Automatización
CI CD pipelines Azure DevOps, GitHub Actions o similares

Conocimientos Técnicos Core
Modelado de datos OLTP, OLAP, modelos dimensionales
Arquitecturas de datos modernas Lakehouse, Data Mesh deseable
Procesamiento de grandes volúmenes de datos Big Data
Técnicas de particionamiento y optimización de consultas
Manejo de formatos Parquet, Avro, JSON, ORC
Seguridad y gobierno de datos RBAC, políticas, encriptación
Manejo de datos en streaming vs batch

Competencias Claves
Pensamiento analítico y orientación a resultados
Capacidad de diseño arquitectónico
Buenas prácticas de ingeniería clean code, testing, versionado
Enfoque en eficiencia y optimización de costos
Trabajo colaborativo con equipos multidisciplinarios

Nice to Have Diferenciadores
Experiencia con arquitecturas en tiempo real a gran escala
Conocimiento en DataOps MLOps
Experiencia en proyectos de analítica avanzada o IA
Certificaciones en Azure Data Engineer Associate, etc.
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