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? Objetivo del Puesto

Diseñar, definir y evolucionar la arquitectura de datos, garantizando la disponibilidad, calidad, integración, seguridad, trazabilidad y escalabilidad de los activos de información corporativos. El rol debe actuar como referente técnico para iniciativas de integración, modernización,

gobierno y explotación de datos, acompañando a los equipos internos en la definición de arquitecturas, patrones de diseño, plataformas analíticas,

modelos de integración y buenas prácticas de gestión de datos.

La posición tendrá foco en el ecosistema de datos, considerando Databricks como plataforma Lakehouse y Data Lake corporativo, servicios de datos de Azure y AWS, bases de datos on-premise como SQL Server, integración con SAP, fuentes industriales como Aveva PI y otros sistemas corporativos u operacionales relevantes.

? Principales Responsabilidades

Arquitectura de Datos

 Diseñar arquitecturas de datos empresariales para entornos cloud, híbridos y on-premise.

 Definir modelos de integración entre sistemas transaccionales, plataformas operacionales, plataformas analíticas y servicios digitales.

 Diseñar arquitecturas de Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse y modelos de consumo analítico.

 Definir patrones de ingestión, transformación, almacenamiento, gobierno y consumo de datos.

 Establecer arquitecturas de datos para proyectos de Inteligencia Artificial, Advanced Analytics, automatización y Data Science.

Plataforma de Datos

 Definir la evolución tecnológica de la plataforma corporativa de datos.

 Diseñar y gobernar el uso de Databricks como plataforma central de procesamiento, Lakehouse y analítica avanzada.

 Definir estándares para almacenamiento, procesamiento, catalogación, trazabilidad y seguridad de datos.

 Participar en la selección, evaluación y adopción de nuevastecnologías de datos.

Integración de Datos

 Diseñar mecanismos de integración entre SAP, Aveva PI, aplicaciones corporativas, bases de datos on-premise, APIs internas y externas, y servicios cloud de Azure y AWS.

 Definir arquitecturas para intercambio de información en tiempo real, near real time y batch.

 Establecer patrones de integración ETL, ELT, CDC, mensajería, APIs y streaming de eventos.

 Evaluar alternativas de integración considerando criticidad, latencia, volumen, seguridad y gobierno de datos.

Gobierno de Datos

 Definir lineamientos para calidad, trazabilidad, clasificación, linaje y seguridad de datos.

 Promover la implementación de catálogos corporativos de datos y modelos de metadatos.

 Participar en iniciativas de Data Governance, Data Quality y gestión de datos maestros.

 Establecer criterios de criticidad, sensibilidad y responsabilidad sobre los dominios de información.

Seguridad y Compliance

 Diseñar arquitecturas alineadas con los estándares de seguridad corporativa y cumplimiento normativo.

 Definir modelos de acceso a la información basados en roles, grupos, permisos y segregación de funciones.

 Garantizar la protección de información sensible mediante cifrado, auditoría, trazabilidad y controles de acceso.

 Coordinar con Seguridad Informática la revisión de arquitecturas y controles aplicables a plataformas de datos.

Modernización y Analítica Avanzada

 Liderar iniciativas de modernización de plataformas de datos legacy hacia arquitecturas cloud, híbridas o Lakehouse.





 Impulsar el uso de Databricks, Delta Lake, Unity Catalog y servicios cloud administrados para mejorar escalabilidad, gobierno y performance.

 Evaluar capacidades analíticas, inteligencia artificial, machine learning y procesamiento de datos en tiempo real.

 Acompañar la definición de arquitecturas para modelos de IA generativa y explotación de datos estructurados y no estructurados.

Consultoría Interna

 Asesorar a equipos de Datos, Arquitectura, Infraestructura, Seguridad, Desarrollo, SAP y áreas de negocio.

 Participar en definiciones tecnológicas de nuevos proyectos que involucren integración, explotación o gobierno de datos.

 Participar en revisiones de arquitectura dentro del Ciclo de Arquitectura (CdA).

 Actuar como referente técnico para iniciativas de información, analítica, integración y gobierno de datos.

? Conocimientos requeridos

- Databricks / Lakehouse: Unity Catalog, Delta Lake, Delta Live Tables, Databricks SQL, Workflows, MLflow, Structured Streaming, notebooks, clusters, jobs, performance tuning, gobierno y linaje de datos.
- Microsoft Azure: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Data Factory, Azure Synapse, Azure SQL, Managed Instance, Event Hub, Service Bus, Azure Functions, Azure Monitor, Microsoft Purview y Microsoft Fabric.
- AWS: S3, Glue, Athena, Redshift, EMR, Lambda, Lake Formation, Kinesis, RDS, IAM, CloudWatch y servicios de integración y analítica.
- Bases de Datos On-Premise: SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL, modelos relacionales, performance tuning, replicación, backup, alta disponibilidad y administración de datos transaccionales.
- SAP: SAP ECC, SAP S/4HANA, SAP BW, CDS Views, OData Services, extractores SAP, modelos financieros, logísticos, mantenimiento y datos maestros.
- Sistemas Industriales: Aveva PI System, PI AF, PI Vision, interfaces PI, historiadores industriales, integración OT/IT y datos operacionales de generación, energía, petróleo y gas.
- Integración: APIs REST, mensajería, Kafka, event streaming, ETL, ELT, CDC, integración batch, near real time y real time.
- Gobierno y Modelado: Data Governance, Data Quality, MDM, Data Catalog, Metadata Management, modelado dimensional, Data Vault, linaje, clasificación y seguridad de datos.

? Experiencia Requerida

 Más de 5 años trabajando en plataformas de datos empresariales.

 Más de 3 años diseñando soluciones de datos sobre plataformas cloud, híbridas u on-premise.

 Experiencia comprobable con Databricks, arquitecturas Lakehouse y servicios de datos cloud.

 Experiencia integrando fuentes SAP, bases de datos corporativas y sistemas industriales como Aveva PI.

 Experiencia en iniciativas de analítica avanzada, inteligencia artificial, integración de datos y gobierno de datos.

 Participación comprobable en proyectos de transformación digital basados en datos.

?Certificaciones deseables

Databricks

- Databricks Data Engineer Associate
- Databricks Data Engineer Professional
- Databricks Data Architect

Microsoft Azure

- Azure Data Engineer Associate
- Azure Solutions Architect Expert
- Fabric Analytics Engineer Associate





AWS

- AWS Data Engineer
- AWS Solutions Architect Associate
- AWS Certified Database Specialty

Gobierno de Datos

- DAMA CDMP
- DCAM
- TOGAF
- O certificaciones equivalentes en arquitectura y gobierno de datos

? Tareas principales del arquitecto de datos

Gobierno y Arquitectura

 Participar en reuniones del Ciclo de Arquitectura.

 Revisar iniciativas que involucren integración, explotación o gobierno de datos.

 Definir arquitecturas objetivo para nuevas plataformas analíticas y de integración.

 Evaluar nuevas tecnologías de datos para la organización.

 Elaborar y mantener diagramas de arquitectura de información.

Plataforma Databricks

 Diseñar estructuras de Lakehouse corporativas sobre Databricks.

 Definir estrategias de almacenamiento, particionamiento y organización de datos.

 Revisar performance de cargas, consultas, notebooks, jobs y pipelines.

 Definir estándares de Unity Catalog, permisos, catálogos, esquemas y linaje.

 Diseñar pipelines de procesamiento batch, streaming y near real time.

Integración SAP

 Diseñar mecanismos de extracción, replicación e integración desde SAP.

 Evaluar modelos de datos financieros, logísticos, mantenimiento, compras y datos maestros.

 Definir arquitecturas para integración con SAP ECC, SAP S/4HANA, SAP BW y servicios de exposición de datos.

 Revisar requerimientos de negocio relacionados con información SAP y su explotación analítica.

Integración Industrial

 Definir integraciones entre Aveva PI y plataformas analíticas corporativas.

 Diseñar flujos de captura de datos operativos de generación eléctrica, petróleo, gas y otros procesos industriales.

 Revisar estrategias de historización, conservación, disponibilidad y explotación de datos operacionales.

 Facilitar la integración entre entornos OT y plataformas de datos corporativas.

Cloud Data Services

 Diseñar arquitecturas híbridas y multicloud sobre Azure, AWS y plataformas on-premise.

 Evaluar nuevos servicios de datos nativos de nube.

 Definir estrategias de almacenamiento, backup, recuperación, seguridad y disponibilidad.

 Revisar arquitecturas de alta disponibilidad para componentes críticos de datos.

Calidad y Gobierno de Datos

 Participar en iniciativas de Data Quality y gobierno de datos.

 Definir reglas de validación, monitoreo y control de calidad.

 Establecer estándares de nomenclatura, metadatos, clasificación y trazabilidad.

 Diseñar modelos de linaje de datos extremo a extremo.

Inteligencia Artificial y Analítica

 Colaborar en proyectos de inteligencia artificial, IA generativa y analítica avanzada.

 Diseñar arquitecturas para modelos de Machine Learning y explotación de datos corporativos.

 Definir integración entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

 Participar en iniciativas de explotación avanzada de información para la toma de decisiones.

Relacionamiento Interno y Externo

 Trabajar junto a Gerencia de Datos y Tecnologías Aplicadas, Arquitectura Tecnológica, Infraestructura y Cloud, Seguridad Informática, SAP, equipos de Desarrollo y áreas de negocio.

 Coordinar definiciones técnicas con proveedores tecnológicos como Microsoft, AWS, Databricks, SAP, Aveva y partners especializados.

 Facilitar acuerdos técnicos entre áreas para asegurar implementaciones sostenibles, gobernadas y alineadas a estándares corporativos.

📌 Enterprise Data Architect (Buenos Aires)
🏢 Rockcruit
📍 Buenos Aires