Arquitecto de bases de datos

Profesional en ingeniería, economía, estadística o carreras afines.

Deseable contar con maestría relacionada con ingeniería de datos o áreas afines. La maestría podrá homologarse por tres (3) años de experiencia relacionada.

Experiencia mínima de 10 años en arquitectura de datos o ingeniería de datos, incluyendo al menos un (1) año de experiencia en: SQL, Python

PySpark, Java, Computación distribuida, Procesos ETL y ELT

Experiencia en al menos dos (2) proyectos como arquitecto de bases de datos, con una participación mínima de un (1) año en cada proyecto.

Contar con al menos una (1) de las siguientes certificaciones:

Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate

Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert

Databricks Certified Data Engineer (Associate o Professional)

AWS Certified Data Analytics – Specialty

AWS Certified Solutions Architect (Associate o Professional)

Diseñar, definir y evolucionar arquitecturas de datos escalables y de alto rendimiento, alineadas a las necesidades del negocio.

Liderar la implementación de soluciones de ingeniería de datos utilizando tecnologías como SQL, Python, PySpark y Java.

Diseñar y optimizar procesos de integración de datos mediante arquitecturas ETL y ELT en entornos distribuidos.

Definir estándares, buenas prácticas y lineamientos para el desarrollo, almacenamiento y gobierno de datos.

Participar como arquitecto en proyectos de bases de datos, asegurando la calidad, disponibilidad y consistencia de la información.

Diseñar e implementar modelos de datos (relacionales y no relacionales) para soportar analítica avanzada y procesamiento masivo.

Coordinar con equipos técnicos y de negocio la definición de requerimientos y soluciones de datos.

Optimizar consultas y procesos de procesamiento de datos para mejorar tiempos de respuesta y eficiencia.

Implementar soluciones en entornos de computación distribuida y procesamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data).

Acompañar la ejecución de proyectos durante todo su ciclo de vida, desde diseño hasta despliegue y soporte.

Evaluar y seleccionar tecnologías y herramientas de datos que soporten la estrategia de la organización.

Inglés - True Beginner 0-10%

 

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