Arquitecto de Datos Sr. (Data & AI)

Buscamos un Arquitecto de Datos Senior con visión estratégica para liderar el diseño de nuestra plataforma de Datos.

Tu misión será construir cimientos que permitan no solo el análisis de datos a escala, sino también la operacionalización eficiente de modelos de Datos, Machine Learning y soluciones de IA. Debes dominar Databricks y demostrar experiencia llevando modelos a producción, gestionando arquitecturas que soporten analítica avanzada, Se valorará capacidad para definir estrategias de gobierno de datos, MLOps y colaboración transversal entre equipos.

Requerimientos

Más de 5 años de experiencia en Ingeniería de Datos, Arquitectura de Datos o ML Engineering.

Dominio experto de Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, MLflow).

Programación avanzada en PySpark y Python para ingeniería de datos.

Experiencia sólida en o integraciones con bases de datos (diseño de esquemas, optimización de queries y escalabilidad).

Conocimientos en entornos Cloud (Azure/GCP).

Deseables

Experiencia con Feature Stores.

Conocimiento de herramientas de orquestación (Airflow, Prefect, etc.).

Experiencia en architecturas de IA y ML, con prácticas de MLOps (entrenamiento, versionado, despliegue y monitoreo).

Familiaridad con despliegue de LLMs o IA Generativa.

Certificaciones en Databricks (Data Engineer o ML Practitioner).

Diseñar e implementar arquitecturas de Datos e IA híbridas y escalables (Lakehouse) para soportar ingestión masiva y cargas de trabajo de ML/IA.

Definir y estandarizar flujos de trabajo para Data Science, asegurando un ciclo de vida de modelos (MLOps) ágil y robusto.

Actuar como referente técnico en Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, MLflow), garantizando buenas prácticas de código y rendimiento.

Modelar y optimizar esquemas NoSQL para aplicaciones de alto rendimiento y baja latencia.

Colaborar estrechamente con Data Engineers y Data Scientists para cerrar la brecha entre prototipado y despliegue en producción.

Liderar iniciativas de arquitectura orientadas a IA, incluyendo patrones de inferencia batch vs. real-time y escalabilidad de modelos.

Se valoran certificaciones en Databricks y experiencia demostrable liderando proyectos de IA en entornos de producción. Capacidad para comunicar resultados técnicos a stakeholders no técnicos y para liderar equipos multidisciplinarios. Enfocado en resultados, con pensamiento analítico y enfoque práctico para resolver problemas complejos de datos a escala.

Oportunidad de trabajar de forma remota.

Ambiente de trabajo colaborativo y dinámico.

Desarrollo profesional continuo y oportunidades de crecimiento.