Arquitecto de datos

Propósito

Diseñar y hacer evolucionar una arquitectura de datos que resuelva necesidades de negocio entre múltiples fuentes y consumidores. Convertir requisitos ambiguos en modelos, contratos y decisiones implementables, equilibrando interoperabilidad, seguridad, confiabilidad, rendimiento, costo y facilidad de cambio en Google Cloud.

Experiencia: Trayectoria diseñando e implementando arquitecturas de datos multifuente en producción. Experiencia liderando la evolución de modelos entre múltiples equipos, mentoría técnica, revisión de alternativas y ajuste de decisiones arquitectónicas basadas en pruebas.

Formación: Ingeniería en Sistemas, Informática o afín (o trayectoria equivalente). Deseable formación avanzada o certificaciones, aunque se prioriza la experiencia aplicada.

- Requisitos No Negociables

Diseño Integral: Capacidad para resolver problemas de datos desde cero, justificando el balance (trade-offs) entre consistencia, latencia, resiliencia, seguridad y costo.

Ejecución y Trazabilidad: Producir diseños 100% implementables, validar supuestos con pruebas reales y garantizar trazabilidad desde los requisitos hasta la operación.

Gobernanza y Comunicación: Liderar la evolución de sistemas sin romper contratos de consumo, gestionando riesgos y comunicando conceptos técnicos a audiencias tanto técnicas como de negocio

- Conocimientos indispensables

Nivel Experto

Modelado y Arquitectura de Datos: Diseño entre dominios con estructuras relacionales, dimensionales o desnormalizadas. Gestión de claves, granularidad, historial, interoperabilidad y límites de responsabilidad.

Diseño Físico y Optimización Analítica: Dominio de BigQuery y GoogleSQL, interpretación de planes de ejecución, particionado, organización de datos y pruebas de desempeño, capacidad y costo con cargas representativas.

Nivel Avanzado

Integración y Sistemas Distribuidos: Comparación e implementación de ETL/ELT, lotes, eventos y captura de datos cambiados (CDC). Manejo de consistencia, idempotencia, orden, dependencias y fallas parciales.

Seguridad y Gobierno por Diseño: Definición de acceso mínimo, segmentación, clasificación, retención, metadatos y linaje. Integración de IAM y herramientas de catálogo (como Dataplex) con políticas de uso.

Validación y Evolución Arquitectónica: Pruebas de integración, escala y recuperación. Revisión de infraestructura como código (Terraform) y conducción de transiciones reversibles con decisiones documentadas.

- Entorno Técnico Obligatorio y Deseable

Ecosistema Principal: Diseño avanzado en Google Cloud Platform (GCP), centrado en BigQuery, GoogleSQL, IAM y redes.

Herramientas del Ecosistema: Profundidad según el caso en Dataform, Composer, Data Fusion o Dataplex.

Deseables (Puntos Extra): Arquitecturas Lakehouse, híbridas o multinube, diseño avanzado de streaming/CDC, integración con servicios de IA y conexión entre bases operativas y analíticas (ej. Cloud Spanner).