Liderará la migración desde Oracle Exadata hacia Google Cloud (BigQuery), diseñando arquitecturas modernas y escalables. Definirá estándares de gobernanza, calidad y seguridad, y actuará como referente técnico en entornos de analítica avanzada e inteligencia artificial.
Responsabilidades
- Definir la arquitectura de datos futura para la transición desde Oracle Exadata a Google Cloud con BigQuery
- Diseñar soluciones cloud escalables, resilientes y eficientes en entornos de Google Cloud Platform
- Establecer normas para el modelado, integración, calidad y gobernanza de los datos
- Crear estrategias para la migración, modernización y transformación de plataformas de datos
- Diseñar frameworks de ETL/ELT para la ingesta, transformación y explotación de datos
- Concebir arquitecturas orientadas a analítica avanzada e integración con Vertex AI
- Optimizar el rendimiento, los costos y la seguridad en BigQuery
- Garantizar el cumplimiento de políticas de seguridad, privacidad y gobernanza de datos
- Actuar como punto de referencia técnico para equipos de ingeniería y stakeholders de negocio
Requisitos
- Título universitario o máster en Matemáticas, Informática o disciplina afín
- Mínimo 6 años de experiencia en gestión de datos, ingeniería de datos o arquitectura de datos
- Experiencia con servicios de datos en Google Cloud Platform
- Diseño de arquitecturas de integración y procesos ETL/ELT a gran escala
- Conocimiento de patrones de arquitectura moderna como Data Lake, Lakehouse y Data Warehouse moderno
- Experiencia en patrones de diseño para data warehousing y data lakes
- Demostrada experiencia en construcción y mantenimiento de data warehouses a gran escala, asegurando calidad del dato en Google Cloud Platform
- Experiencia práctica con servicios de datos como BigQuery, Composer, Dataform, Dataproc, Pub/Sub, entre otros
- Dominio avanzado de BigQuery, incluyendo modelado, particionamiento, clustering y optimización de costos
Deseable
- Sólida experiencia en arquitectura con Oracle Exadata, incluyendo rendimiento, alta disponibilidad y optimización
- Experiencia en arquitecturas de datos para IA/ML e integración con Vertex AI
- Conocimiento en otras plataformas de datos como Databricks, Snowflake, Azure o AWS
- Certificación en plataformas cloud, como Google Cloud Professional Data Engineer o equivalente
Stack técnico
Google Cloud Platform, BigQuery, Composer, Dataform, Dataproc, Pub/Sub, ETL, ELT, Vertex AI, Oracle Exadata, Databricks, Snowflake, Azure, AWS
Beneficios
- Entorno de trabajo híbrido flexible y dinámico
- Programas Be Well que promueven la salud financiera, mental, física y social
- Acceso a formación de vanguardia y certificaciones con Microsoft, Google y Amazon
- Coaching y experiencias prácticas para el desarrollo profesional
- Cultura organizacional basada en empatía, aprendizaje continuo y éxito compartido
- Herramientas para trazar la trayectoria profesional
- Desarrollo de metas personalizadas alineadas con ambiciones personales
- Retroalimentación continua para mantener la motivación y el progreso
Modalidad
híbrido — entorno híbrido flexible
Equipo
Equipo altamente tecnológico enfocado en proyectos de analítica avanzada, inteligencia artificial y modernización integral de plataformas
- Sentido de pertenencia y vínculo fuerte entre empleados
- Priorización de la inclusión y el bienestar
- Cultura de empatía y logros compartidos
- Compromiso con el crecimiento personal y profesional
- Ambiente de aprendizaje continuo
- Bienvenida la diversidad de culturas, orígenes y experiencias
Información adicional
- Idioma del puesto: español
- Se valora la referencia de empleados actuales durante el proceso de aplicación
- No es necesario cumplir con todos los requisitos para postularse
- El enfoque se centra en el potencial de crecimiento y la contribución al equipo
