Arquitecto Copo de Nieve, o Arquitecto de Datos

Descripción del puestoEnfoque: Snowflake, AWS, Iceberg, Gobernanza de Datos y Modelos de Datos Impulsados por OntologíaResumen de RolBuscamos un Ingeniero de Datos que ayude a diseñar, construir y escalar una plataforma de datos moderna en la nube centrada en Snowflake y AWS. El candidato ideal posee sólidos fundamentos en ingeniería de datos, experiencia con plataformas de datos empresariales y la capacidad de trabajar con ontologías, modelos semánticos, metadatos y productos de datos gobernados. Este puesto apoyará iniciativas estratégicas de datos utilizando Snowflake, AWS, tablas gestionadas Iceberg, Snowflake Catalog, Snowflake Horizon, Informatica y dbt. El Ingeniero de Datos ayudará a crear activos de datos confiables y reutilizables que apoyen aplicaciones, analítica, IA e intereses de inteligencia empresarial. Responsabilidades clave Diseñar, construir y mantener canalizaciones de datos escalables a través de fuentes de datos estructuradas, semiestructuradas y no estructuradas. Desarrollar procesos de ingesta y extracción de datos utilizando Informatica, alineándolos con los estándares empresariales y las capacidades internas existentes. Construye lógica de transformación usando DBT, incluyendo modelos modulares, pruebas, documentación y flujos de trabajo de despliegue. Diseñar y gestionar estructuras de datos en Snowflake, posicionando Snowflake como la plataforma estratégica central de datos. Trabajar con servicios e infraestructura de datos basados en AWS, dando soporte a aplicaciones y productos de datos que se ejecutan en el entorno AWS de la organización. Soporte para arquitectura de datos usando tablas gestionadas por Iceberg, incluyendo formatos de tablas abiertas, interoperabilidad, catalogación y patrones de acceso gobernados. Utiliza Snowflake Catalog y Snowflake Horizon para apoyar la gestión de metadatos, el descubrimiento de datos, la gobernanza, la línea de linaje, la aplicación de políticas y el intercambio de datos confiable. Colaborar con arquitectos de datos, equipos de gobernanza, analistas, equipos de aplicaciones y partes interesadas del negocio para definir productos de datos confiables. Trabaja con expertos del sector para entender conceptos empresariales, entidades, relaciones y terminología. Apoyan modelado basado en ontologías, incluyendo definiciones de entidades, taxonomías, relaciones, glosarios empresariales y mapeos semánticos. Traducir conceptos de negocio y de dominio en modelos lógicos de datos, modelos físicos y productos de datos reutilizables. Implementar controles de calidad de datos, reglas de validación, linaje, observabilidad y controles de gobernanza. Apoyar productos y aplicaciones de datos como inteligencia de noticias, inteligencia de activos, análisis y casos de uso habilitados por IA. Asegurarse de que las soluciones de datos cumplan con los requisitos empresariales de seguridad, privacidad, control de acceso, rendimiento y fiabilidad. Habilidades requeridasSólida experiencia en ingeniería de datos, modelado de datos, ETL/ELT y desarrollo de plataformas de datos en la nube. Experiencia práctica con Snowflake, incluyendo modelado de datos, optimización del rendimiento, controles de acceso y patrones escalables de almacén/casa de lago. Experiencia trabajando en entornos cloud de AWS. Experiencia con Informatica o plataformas similares de integración de datos empresariales para patrones de extracción y ingestión. Experiencia con DBT para transformaciones de datos, pruebas, documentación y flujos de trabajo de ingeniería analítica. Comprensión de los formatos Apache Iceberg o tablas abiertas, incluyendo tablas gestionadas, evolución de esquemas, interoperabilidad y acceso basado en catálogos. Familiaridad con catalogación de datos, gobernanza, linaje, gestión de metadatos y acceso a datos orientado a políticas. Comprensión de ontología, modelado semántico, taxonomías, glosarios empresariales o conceptos de grafos de conocimiento. Sólidas habilidades en SQL y experiencia con Python u otro lenguaje de ingeniería de datos. Capacidad para trabajar con los grupos de interés del negocio para definir entidades de datos, relaciones, métricas y requisitos de productos de datos. Sólidas habilidades de comunicación, documentación y resolución de problemas. Habilidades preferidasExperiencia con Snowflake Catalog y Snowflake Horizon. Experiencia en la construcción de productos de datos gobernados para analítica, IA o casos de uso de aplicaciones. Experiencia con herramientas de gobernanza empresarial, especialmente con capacidades de gobernanza de Informatica. Experiencia con RDF, OWL, SHACL, SPARQL, bases de datos de grafos o plataformas de grafos de conocimiento. Experiencia diseñando capas semánticas, glosarios empresariales, modelos de metadatos o ontologías de dominio. Experiencia con CI/CD, Git, pruebas automatizadas y flujos de despliegue para pipelines de datos. Experiencia con observabilidad de datos, seguimiento de linaje, contratos de datos y marcos de calidad de datos. Experiencia trabajando en entornos complejos de datos empresariales con múltiples sistemas, dominios y grupos de interés.

Perfil del candidato idealEl candidato ideal es un ingeniero de datos práctico que pueda construir pipelines y productos de datos fiables, además de comprender el significado y la estructura de los datos empresariales. Se sienten cómodos trabajando en Snowflake, AWS, Informatica, dbt, Iceberg, Snowflake Catalog y Horizon, y pueden ayudar a conectar la implementación técnica con la semántica empresarial, ontología, gobernanza y estrategia de datos reutilizables. Entienden que la ingeniería de datos no solo consiste en mover datos, sino también en hacer que los datos sean confiables, descubribles, gobernados y significativos en toda la empresa.