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¡Bienvenido a un equipo con un propósito claro: "TRANSFORMAR la vida de las personas siendo el aliado TECNOLÓGICO más confiable"! 🚀💡

¡Prepárate y únete a esta aventura! 🎯

¿Qué encontrarás?

🔧 Retos técnicos y personales que te mantendrán en constante crecimiento.
🤝 Un equipo conectado, enfocado en tu bienestar físico y mental.
🌱 Cultura de mejora continua, fresca y colaborativa, con oportunidades de aprendizaje y gente dispuesta a apoyarte.
🎓 KaizenHub, un programa diseñado para potenciar tus talentos, con feedback, mentorías y coaching a través de Sofka U. ¡Será un reto y un juego a la vez! 🧠🎮
🎉 Programas como Happy Kaizen y WeSofka que cuidan tu bienestar físico y emocional. 

¿Qué buscamos?

Un Arquitecto de Datos Semi Senior con sólida experiencia en ambientes On-Premise y Big Data. Será responsable de analizar, diseñar, desarrollar, certificar, desplegar y mantener soluciones de información robustas, eficientes y alineadas con las mejores prácticas, garantizando el cumplimiento de los plazos y la calidad de los entregables.

Responsabilidades principales:

• Analizar y diseñar arquitecturas de datos para ambientes híbridos (OnPremise y Cloud).
• Desarrollar y mantener pipelines de datos, ETLs y soluciones orientadas a grandes volúmenes.
• Implementar estrategias de DataOps, MLOps y seguridad de datos.
• Modelar datos en SQL y NoSQL, aplicando patrones de diseño y buenas prácticas.
• Integrar y virtualizar datos para soportar modelos de Data Mesh y Data Products.
• Garantizar el rendimiento, la escalabilidad y la disponibilidad de las soluciones.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para orientar las soluciones al negocio.
• Mantenerse actualizado en tendencias como Spark, Pyspark y Generative AI aplicadas a datos.

Conocimientos técnicos requeridos:

• Bases de Datos: Gestión, optimización y modelado (SQL y NoSQL).
• Cloud Computing: Soluciones Big Data en nube (AWS, Azure, GCP).
• Big Data: Experiencia comprobable en proyectos E2E (mín. 3 años), Spark, Stratio.
• Procesamiento y orquestación: ETLs, DataOps, MLOps.
• Lenguajes y herramientas: Pyspark, Python, herramientas de arquitectura de datos.
• Patrones y buenas prácticas: Data Mesh, Data Products, Data Virtualization, Data Warehousing.
• DevOps y automatización: Integración con CI/CD y prácticas de calidad.
• Seguridad y gobierno de datos.

¡PRESENTATE y sé parte de esta historia! 🎉

Condiciones

📝Contrato a término indefinido ¡Queremos relaciones a largo plazo y que seas parte de nuestra familia por mucho tiempo!
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