Lead Data Architect

GFT es una compañía pionera en transformación digital. Diseñamos soluciones de negocio centradas en la inteligencia artificial (AI-Centric), modernizamos infraestructuras de TI y desarrollamos sistemas core de nueva generación para líderes del sector bancario, asegurador e industrial. En estrecha colaboración con nuestros clientes, desafiamos los límites para ayudarles a alcanzar todo su potencial.

¿Qué estamos buscando?

Actualmente, tenemos un puesto vacante para un/a Lead Data Architect que quiera unirse a nuestra compañía. Buscamos una persona con sólida trayectoría en ciencia de datos, capaz de liderar equipos o diseñar estrategias analíticas y guiar la implementación de soluciones avanzadas para nuestro Center of Excellence (CoE) AI.DA.

Tus principales responsabilidades serán:

Aunque dependerán de tu experiencia y conocimientos, entre tus funciones principales estarán:

• Diseñar, implementar y evolucionar la arquitectura de datos de la organización, asegurando que los sistemas de ingesta, procesamiento, almacenamiento y consumo de datos sean escalables, seguros y eficientes.

• Diseñar y mantener arquitecturas de referencia para plataformas de datos en entornos batch y streaming.

• Definir estrategias de ingesta de datos (CDC, APIs, streaming), almacenamiento (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse) y orquestación.

• Liderar la adopción de patrones y frameworks de integración de datos como ETL/ELT, Data Mesh y arquitecturas Event-Driven.

• Garantizar la calidad, integridad, disponibilidad y trazabilidad de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida.

• Definir modelos de datos y estrategias de explotación

en colaboración con equipos de negocio, analítica e ingeniería.

• Supervisar aspectos de seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo (GDPR, catalogación, control de accesos y calidad de datos).

• Evaluar nuevas tecnologías y proponer mejoras en términos de rendimiento, coste,

escalabilidad y mantenibilidad.

• Liderar técnicamente equipos multidisciplinares, ejerciendo labores de coaching y mentoría.

• Coordinar iniciativas Data complejas, gestionando estimaciones, riesgos, dependencias y decisiones técnicas relevantes.

• Actuar como interlocutor de referencia ante clientes y stakeholders senior.

• Participar en actividades de consultoría, definición de soluciones, propuestas técnicas

y procesos de preventa.

• Contribuir a la evolución de capacidades, estándares, marcos de referencia y buenas prácticas dentro de la disciplina de Data.

Requisitos:

• Más de 10 años de experiencia profesional en el ámbito Data Architect.
• Experiencia demostrable liderando iniciativas complejas relacionadas con Data Engineering, Big Data, Data Architecture, Data Strategy, Data Governance y plataformas de datos empresariales.

• Se requiere una base técnica sólida y transversal dentro del ecosistema Data:
  • Procesamiento y transformación de datos a gran escala.
  • Arquitecturas distribuidas y plataformas Big Data.
  • Integración de datos y construcción de pipelines.
  • Bases de datos relacionales y analíticas.
  • Entornos Cloud orientados a datos.
  • Conocimientos avanzados de Python y SQL.
  • Experiencia con tecnologías Big Data y especialmente Apache Spark.
  • Experiencia en plataformas Cloud como Azure, AWS o GCP.
  • Experiencia con herramientas de orquestación y procesamiento distribuido.
  • Databricks será especialmente valorable como conocimiento diferencial (nice to have).
• Familiaridad con metodologías ágiles (Scrum/Kanban).
• Nivel de inglés alto (B2/C1) para colaborar en proyectos internacionales.

Tecnologías principales con las que trabajamos:

• Cloud Platforms: Azure (Data Factory, Synapse, Databricks, Event Hub), AWS (Glue, Redshift, S3, Kinesis), GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub).
• Procesamiento de datos: Spark, Databricks, Flink, Beam, Airflow.
• Bases de datos y almacenamiento: SQL Server, PostgreSQL, Snowflake, Delta Lake, Parquet, BigQuery.
• Ingesta y streaming: Kafka, Debezium, NiFi, AirByte, Event Hub, Pub/Sub.
• Gobernanza y catálogo: Unity Catalog, Collibra, Anjana, OpenMetadata, Purview.
• Contenedores y orquestación: Docker, Kubernetes.
• Lenguajes: Python, Scala, Java, SQL.

Competencias personales:

• Trabajo en equipo y colaboración multidisciplinar.
• Excelentes habilidades de comunicación e influencia.
• Capacidad para interactuar con perfiles técnicos, negocio y stakeholders