Lider Técnico - Databricks

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Estamos en búsqueda de Lider Tecnico DataBricks.

Experiencia: 5–8 años
Enfoque: Databricks, soluciones de datos habilitadas para IA, arquitecturas analíticas modernas
Hiyperscalers: Experiencia sólida en al menos uno (Azure, AWS o GCP). Experiencia multi-cloud es un plus.

Resumen Profesional

• Consultor Senior altamente especializado en Ingeniería y Arquitectura de Datos, con 5 a 8 años de experiencia construyendo ecosistemas analíticos y plataformas de datos de alto rendimiento.
• Experto en Databricks, Delta Lake, patrones Lakehouse/Medallion y diseño de pipelines escalables para habilitar soluciones de analítica avanzada e Inteligencia Artificial.
• Cuenta con experiencia sólida en al menos un proveedor cloud (Azure, AWS o GCP), dominando los servicios esenciales de cómputo, almacenamiento, seguridad y orquestación necesarios para plataformas de datos modernas. La experiencia multi-cloud se considera un diferenciador importante.
• Su enfoque principal está orientado a soluciones analíticas y arquitecturas preparadas para IA, más que a plataformas centradas en aplicaciones transaccionales.
• Posee una gran capacidad de traducir necesidades de negocio en arquitecturas robustas, gobernables y orientadas a valor. Actúa como líder técnico, impulsor de buenas prácticas, y referente en comunidades de Data & AI.

Competencias Clave

• Ingeniería & Arquitectura de Datos
• Diseño e implementación de arquitecturas Lakehouse / Medallion (Bronce–Plata–Oro).
• Dominio de Databricks para pipelines batch y streaming.
• Implementación avanzada de Delta Lake, Delta Live Tables, Databricks SQL y optimización de cargas.
• Modelado de datos analíticos, diseño de esquemas, particionamiento y estrategia de almacenamiento.
• Integración de datos estructurados, semiestructurados y de gran volumen.
• Orquestación con Databricks Workflows, Airflow u orquestadores nativos del cloud.
• Soluciones Analíticas y Preparadas para IA
• Diseño de plataformas para entrenamiento de modelos, feature engineering, y despliegue de ML/AI.
• Uso avanzado de MLflow, Feature Store y Model Serving en Databricks.
• Experiencia en arquitecturas para LLMs, pipelines RAG, embeddings, vector search y semantic search.
• Integración con equipos de Ciencia de Datos, diseño de entornos colaborativos y operacionales.
• Construcción de modelos analíticos, semantic layers y data products.
• Experiencia en Nube (sin preferencia por proveedor)
• Dominio sólido de uno de los siguientes (requerido), con plus por multi-cloud:
  Azure ADLS, ADF, Synapse, Event Hub, Key Vault, Functions AWS S3, Glue, Lambda, Redshift, IAM
  GCP BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Composer, GCS

Responsabilidades del Rol

• Liderar el diseño de arquitecturas modernas de datos enfocadas en analítica, IA y gobernanza.
• Construir pipelines de ingesta, transformación y consumo con Databricks.
• Implementar Delta Lake, DLT, Unity Catalog y prácticas de gobierno de datos.
• Colaborar estrechamente con Data Scientists para habilitar modelos de ML/LLM.
• Definir estándares de DataOps, versionamiento, CI/CD, pruebas y observabilidad.
• Contribuir a actividades de preventa: talleres técnicos, estimaciones, arquitectura, propuestas.
• Guiar y mentorear a ingenieros más junior y miembros del equipo.
• Impulsar prácticas de optimización de costos y eficiencia en la plataforma.
• Participar en revisiones arquitectónicas y liderar decisiones técnicas relevantes.

Habilidades Técnicas

• Databricks & Lakehouse
• Databricks Notebooks, Repos, Workflows
• Delta Lake (optimización, particionamiento, Z-Ordering, vacuum)
• Delta Live Tables (DLT)
• Databricks SQL y Model Serving
• Unity Catalog (seguridad, linaje, taxonomía, permisos)
• MLflow y Feature Store

Lenguajes y Herramientas

• Python (experto), SQL (avanzado), PySpark / Spark 
• Opcional: Scala, Java
• Git, CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, GitLab CI)
• Terraform y buenas prácticas IaC
• Monitoreo, logging y observabilidad orientada a pipelines y workloads analíticas
• Conocimiento Arquitectónico
• Arquitecturas Lakehouse
• Ingesta en tiempo real y streaming
• Semantic layer y modelos analíticos
• Arquitecturas para IA/ML y LLMOps
• Vector stores, embeddings, RAG pipelines
• Diseño escalable y eficiente en costos

Certificaciones Deseables

• Databricks Data Engineer Professional / Architect
• Azure, AWS o GCP Data Engineer o Solutions Architect
• Certificaciones en ML/AI
• Certificaciones en herramientas de Data Governance (plus)

Soft skills

• Comunicación clara para audiencias técnicas y no técnicas
• Capacidad de liderazgo y toma de decisiones técnicas
• Mentalidad consultiva orientada a negocio
• Autonomía, ownership, pensamiento estructurado
• Excelente habilidad para facilitar talleres técnicos y sesiones de arquitectura

Ofrecemos:

• Prestaciones de Ley y superiores
• Excelente ambiente laboral
• Crecimiento y desarrollo constante.

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Luis Gerardo

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