Department: Operations

Location: Chile

Description

Buscamos un perfil con sólida experiencia en Data Engineering, Arquitectura de Datos y DataOps, capaz de dirigir equipos multidisciplinarios y diseñar plataformas modernas de datos sobre entornos cloud.

Deberá liderar iniciativas de Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, Gobierno de Datos, Calidad de Datos y Analytics, actuando como puente entre negocio, arquitectura y equipos de ingeniería.

Propósito del Cargo

Liderar técnicamente la construcción y evolución de plataformas, productos y soluciones de datos, asegurando la entrega continua de valor al negocio mediante arquitecturas escalables, seguras y gobernadas, habilitando capacidades analíticas, inteligencia artificial y toma de decisiones basada en datos.

Actúa como referente técnico de los equipos de Data Engineering, Analytics y Data Quality, promoviendo prácticas DataOps, arquitectura moderna y excelencia técnica.

Key Responsibilities

Liderazgo Técnico

- Liderar técnicamente células de datos.
- Definir estándares de desarrollo y arquitectura de datos.
- Guiar a Data Engineers, Analytics Engineers, QA Datos y desarrolladores.
- Participar en decisiones tecnológicas estratégicas.
- Gestionar deuda técnica y evolución tecnológica.

Arquitectura de Datos

- Diseñar arquitecturas Data Lake, Lakehouse y Data Warehouse.
- Definir modelos de datos escalables.
- Diseñar patrones ETL, ELT y Event Driven.
- Definir estrategias de integración con sistemas legacy y cloud.

DataOps

- Implementar CI/CD para pipelines de datos.
- Automatizar despliegues y validaciones.
- Incorporar observabilidad y monitoreo.
- Establecer métricas de calidad operacional.

Gobierno y Calidad

- Incorporar Data Quality by Design.
- Definir estándares de:

- Lineage
- Data Catalog
- Data Contracts
- Metadata Management

- Garantizar cumplimiento normativo.

Analytics y Negocio





- Traducir necesidades de negocio en soluciones de datos.
- Apoyar iniciativas de:

- BI
- Advanced Analytics
- IA

- Reporting regulatorio
- Asegurar alineación entre métricas de negocio y datasets corporativos.

Agile Leadership

- Refinamientos
- Sprint Planning
- Arquitectura Evolutiva

- Product Owners
- Scrum Masters
- Arquitectos
- Equipos de Desarrollo

Skills, Knowledge and Expertise

Experiencia requerida:

- +8 años en tecnología.
- +5 años en ingeniería de datos.
- +3 años liderando equipos.
- Experiencia en cloud: principalmente Azure. Otras nubes pueden ser consideradas pero cliente trabajará con Azure
- Conocimiento de DataOps, CI/CD, Data Quality y Arquitectura Moderna de Datos.

Ingeniería de Datos

Obligatorio:

- SQL Avanzado
- Python
- Spark / PySpark
- ETL / ELT
- Data Modeling
- Data Warehousing

Deseable:

- Scala
- Kafka
- Flink

Cloud

Experiencia en nube, principalmente Azure:

- ADLS
- Synapse
- Data Factory
- Databricks

Otras nubes que podrían considerarse:

GCP

- BigQuery
- Cloud Storage
- Dataproc
- Composer
- Pub/Sub

AWS

- S3
- Glue
- Redshift
- EMR

DataOps y DevOps

- Git
- Azure DevOps
- GitHub
- Jenkins
- CI/CD
- Terraform
- Docker
- Kubernetes

Calidad de Datos

- Great Expectations
- dbt Tests
- Data Observability
- Data Lineage
- Data Catalog

Arquitectura

- Medallion Architecture
- Lakehouse
- Data Mesh
- APIs
- Microservicios
- Event Driven Architecture

Analytics e IA

Conocimiento

- Machine Learning




- MLOps
- Feature Stores
- Model Serving
- Experimentación

Sin necesidad de ser Data Scientist senior.

Habilidades de Liderazgo

- Liderazgo técnico sin autoridad formal.
- Coaching de equipos.
- Negociación con stakeholders.
- Pensamiento sistémico.
- Influencia organizacional.
- Comunicación ejecutiva.
- Gestión de conflictos.
- Toma de decisiones basada en datos.

5: Formación

- Ingeniería Informática.
- Ingeniería Civil Informática
- Ingeniería de Datos.
- Ciencias de la Computación.
- Matemáticas o carreras afines.

Certificaciones Deseables

Cloud

- Google Professional Data Engineer
- Azure Data Engineer Associate
- AWS Data Analytics

Agile

- Professional Scrum Master
- SAFe Agilist

Datos

- Databricks Data Engineer
- Snowflake SnowPro
- dbt Fundamentals

Beneficios

- Ser maker es cool: Tenemos muy buenos incentivos y muchas actividades para divertirnos!
- Don’t worry, be happy: 3 días libres al año adicionales a tus vacaciones.
- Permiso sin goce de sueldo para cumplir tus sueños.
- Programa de bienestar enfocado a equilibrar el trabajo y la vida personal.
- Seguro Complementario 100% gratuito para Makers.
- ¡Programas de formación, clases de inglés y mucho más!
- Día libre para tu cumpleaños y medio día para los cumpleaños de tus hijos.
- Bonificaciones que dan respiros: Fiestas patrias, navidad, matrimonio/AUC, nacimiento/adopción de hijos, etc.
- Convenios y precios preferenciales con bancos.
- 3 Días adicionales para padres por nacimiento o adopción de hijo/a.
- Convenio de seguro para tus mascotas!
- Nuestra cultura es horizontal, de innovación, desafiante y sobre todo, se respira mucha buena onda!

En el marco de nuestro compromiso con la inclusión, la siguiente vacante está acogida a la ley 21.015.

#J-18808-Ljbffr

📌 Arquitecto de Datos - CL (Rincón)
🏢 Imagemaker
📍 Rincón