Arquitecto de Datos

Data Architect
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Integrant está buscando contratar a un "Arquitecto de Datos" que será responsable de diseñar soluciones para la ingestión, almacenamiento, procesado, transformación, enriquecimiento y presentación de datos para consumo analítico. Sus tareas incluyen, pero no se limitan a, recoger requisitos, seleccionar y personalizar arquitecturas analíticas para satisfacer las necesidades del cliente, diseñar y construir tuberías de datos, construir estrategias de datos y formar a clientes y equipos internos en las últimas arquitecturas (Almacenes de Datos, Lagos de Datos, Casas de Lagos de Datos, Telas de Datos, Mallas de Datos, etc.) y metodologías (DataOps, MLOps, etc.).

Requisitos

Más de 10 años de experiencia en ingeniería de datos.
Título de licenciatura en Informática, Ingeniería Informática u otro campo cuantitativo. Se prefieren grados post-graduados.
Capacidad para interactuar con los interesados en varios niveles dentro de una organización, comprender los desafíos analíticos actuales y reunir requisitos.
Un profundo entendimiento de la evolución de las arquitecturas analíticas desde bases de datos de informes hasta almacenes de datos, lagos de datos, casas de lagos de datos, telas de datos, mallas de datos y más allá. Un arquitecto de datos también debería ser capaz de justificar técnicamente cómo una arquitectura propuesta satisfaría las necesidades analíticas de un posible cliente.
Amplia experiencia con Microsoft SQL Server.
Experiencia en la configuración de soluciones OLAP en MS SQL Server usando SSAS, MDX y DAX.
Experiencia en optimización del rendimiento de consultas y configuración de alta disponibilidad.
Un profundo entendimiento del modelado dimensional.
Experiencia con Microsoft Azure Synapse Analytics.
Experiencia en la configuración de arquitecturas analíticas en AWS. Esto incluye familiaridad con S3, Lake Formation, Glue, Redshift, Kinesis y Athena para mencionar algunos.
Experiencia con herramientas de consumo de BI como Power BI, SSRS y AWS Quicksight.
La experiencia con Snowflake es un plus.
Familiaridad con el ecosistema de herramientas de Hadoop.
Experiencia con Python.
Experiencia con Docker y Kubernetes.
Familiaridad con los marcos de aprendizaje automático de código abierto (como Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, etc.) es un plus.
Familiaridad con las cargas de trabajo de Ciencias de los Datos es un plus.
Familiaridad con DataOps.