Arquitecto de Datos Senior

Reportando al Gerente de Tecnología de la Información, sus principales funciones serán:

- Participar activamente con los equipos que elaboran los modelos de datos y proponer modelos corporativos que pueden ser utilizados por las unidades de negocio relacionadas.

- Capturar y modelar los requerimientos de datos, definiciones de datos, reglas de negocio, requerimientos de calidad de datos y modelos de datos físicos y lógicos.
- Controlar las versiones y control de cambios del modelo de datos.
- Diseñar y definir la arquitectura de datos de la organización. Esto implica comprender los requisitos comerciales y tecnológicos, y traducirlos en una arquitectura que abarque el almacenamiento, procesamiento, integración y acceso a datos.
- Evaluar y seleccionar las tecnologías adecuadas para implementar la arquitectura de datos. Esto puede incluir bases de datos ON PREMISE, herramientas de ETL o LTE, plataforma como servicios en la nube AWS, herramientas de análisis y visualización, entre otros.
- Diseñar y definir estructuras de datos eficientes y escalables. Esto puede incluir el diseño de esquemas de bases de datos relacionales, modelos de datos dimensionales para data warehousing, y modelos de datos NoSQL, modelos serverless
- Considerar la seguridad y el cumplimiento normativo del gobierno de datos al diseñar la arquitectura de datos. Esto puede implicar la implementación de medidas de seguridad, como el cifrado de datos, el control de acceso y la auditoría, para proteger la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos.
- Coordinar con el equipo de arquitectura corporativo y colaborar con otros equipos y partes interesadas, como desarrolladores, analistas de datos y equipos de infraestructura, para garantizar una implementación exitosa de la arquitectura de datos. Además, puede proporcionar asesoramiento técnico y orientación a la organización en temas relacionados con la gestión y uso efectivo de los datos.
- Documenta y versiona: Documenta adecuadamente tu modelo, incluyendo los pasos de preprocesamiento de datos, el entrenamiento y los hiperparámetros utilizados. Además, considera versionar tu modelo para facilitar su seguimiento y reproducción en el futuro.
- Traducir las necesidades del negocio en requerimientos de datos y de sistemas para que los procesos tengan de manera consistente los datos que requieren.
Gestionar la entrega de datos complejos e información en toda la empresa.