Arquitecto de Datos (Lakehouse + BI)

En ACL, empresa líder en soluciones tecnológicas con más de 30 años de experiencia en Latinoamérica, estamos buscando talento para el cargo de Arquitecto de Datos (Lakehouse + BI), con al menos 5 años de experiencia, para trabajar híbrido en Santiago de Chile, Si te entusiasma trabajar en un entorno dinámico, con desafíos constantes y oportunidades de crecimiento, ¡esta es tu oportunidad!

Tu misión principal será convertir lineamientos y decisiones de arquitectura en diseños implementables, acompañar la construcción técnica junto a los squads de Data Engineering y BI, y garantizar la excelencia técnica en producción mediante código de referencia, IaC y definiciones de terminado (DoD).

Responsabilidades del Rol

• Bajar a tierra la arquitectura: Traducir ADRs, patrones y estándares corporativos en soluciones concretas para el Lakehouse (arquitectura Medallion, contratos de datos, gobierno y promoción entre ambientes).
• Productos de datos y serving BI: Diseñar e implementar (o co-implementar) productos de datos end-to-end, modelando la capa semántica y de serving para habilitar un consumo seguro, performante y confiable desde herramientas de BI.
• Estándares, pipelines y operación: Definir directrices de ingesta y procesamiento (batch/streaming), calidad, linaje, observabilidad y optimización de costos de infraestructura (FinOps).
• Liderazgo técnico de entrega: Guiar al squad técnico (DE y BI) en diseño, code reviews, desbloqueo operativo y definición de criterios técnicos de aceptación (DoD), sin ejercer tareas de Project Manager formal.
• PoCs y artefactos de referencia: Liderar pruebas de concepto de alto impacto y generar artefactos ejecutables reutilizables (módulos IaC, repositorios base, contratos y plantillas de jobs).
• Mentoring técnico: Elevar el estándar del equipo mediante revisiones continuas, difusión de buenas prácticas y acompañamiento en despliegues a producción.

Requisitos excluyentes

• Experiencia senior comprobable: Al menos 5 años diseñando, construyendo y operando arquitecturas de datos/Lakehouse en producción sobre AWS.
• Lakehouse en producción: Experiencia real construyendo productos de datos sobre Amazon S3 con formatos abiertos (Apache Iceberg, Hudi o Delta Lake) bajo esquemas por capas (Medallion o equivalente).
• Procesamiento Big Data: Dominio avanzado y práctico de Apache Spark / PySpark (batch indispensable; streaming altamente valorado) sobre Glue, EMR o Databricks, optimizando particionado, costo y rendimiento.
• Lakehouse → BI Serving: Experiencia sólida conectando la capa de datos con plataformas de consumo analítico a través de Athena, Redshift o SQL Warehouses, asegurando modelado dimensional, control de latencia y seguridad a nivel de grano fino.
• Gobernanza y seguridad: Dominio de AWS Lake Formation, Glue Data Catalog, control de accesos (IAM, KMS) y esquemas multicuenta (AWS Organizations).
• Automatización e IaC: Experiencia directa gestionando infraestructura como código mediante Terraform, CDK o CloudFormation, integrada en pipelines de CI/CD (GitHub Actions / GitLab CI).
• Liderazgo técnico: Trayectoria comprobable liderando técnicamente a ingenieros de datos y BI en el ciclo completo de vida del dato (design-to-production).
• Habilidades de comunicación: Capacidad para articular decisiones técnicas complejas ante audiencias de negocio y mantener la alineación técnica entre squads.

Requisitos Deseables

• Certificaciones oficiales AWS: Solutions Architect, Data Analytics Specialty o Security Specialty.
• Plataformas modernas: Manejo de Databricks (Unity Catalog, SQL Warehouses) o Snowflake aplicado a serving analítico.
• Herramientas de BI: Familiaridad con la capa de consumo en Power BI, MicroStrategy o Amazon QuickSight.
• Transformación y modelado con dbt: Experiencia implementando modelos, pruebas automatizadas y CI/CD con dbt.
• Catálogo y metadatos avanzados: Uso de plataformas como OpenMetadata o Collibra y formalización de data contracts.
• Entornos Enterprise: Experiencia en iniciativas a escala corporativa (multi-país, multi-unidad de negocio o multi-marca).
• Marcos de referencia: Aplicación de AWS Well-Architected Framework (Data Analytics Lens) o marcos empresariales (TOGAF).
• Multi-cloud / AI-Ready: Integración híbrida con GCP/Azure/on-premise y diseño de bases de datos preparadas para habilitar cargas de trabajo de AI/ML.

📍 Modalidad de trabajo hibrido

🎁 Aguinaldo en festividades

💰 Asignaciones monetarias.

🏥 Seguro complementario de salud copago y seguro de vida.

🎓 Cursos gratis en ACL Academy .

🚀 Desarrollo Profesional.

🤝 Cultura organizacional cercana, inclusiva y orientada al bienestar.

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