SunnyData es una empresa de consultoría en ingeniería de datos e inteligencia artificial especializada en Databricks. Sus ingenieros certificados en Databricks ayudan a las organizaciones a modernizar sus plataformas de datos, migrar almacenes de datos empresariales y lagos de datos heredados, y convertir iniciativas de inteligencia artificial, aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa en sistemas operativos. La empresa también ofrece soporte en materia de gobernanza de datos y MLOps, con experiencia sectorial en sanidad, servicios financieros y logística.
Arquitecto principal de soluciones, servicios financieros — remoto en Estados Unidos
Lidera el diseño y la implementación de soluciones de datos, aprendizaje automático e IA basadas en Databricks para clientes. El puesto combina arquitectura práctica, participación en preventa, liderazgo de clientes y mentoría técnica.
Descripción
- Asesora a los clientes sobre estrategias de ingeniería de datos y arquitectura, con énfasis en soluciones de Databricks.
- Diseña, desarrolla e implementa plataformas de datos compatibles con la IA, el aprendizaje automático y la inteligencia empresarial.
- Ofrece orientación estratégica sobre la evolución de las tecnologías y prácticas de datos.
- Colabora con los equipos de ventas para comunicar soluciones técnicas a clientes potenciales.
- Supervisa varias cuentas de clientes y comunica el progreso y los resultados de las entregas.
- Desarrolla arquitecturas que aplican prácticas sólidas de gobernanza, seguridad y calidad de datos.
- Evalúa las fuentes de datos y recomienda cuáles deben incorporarse para mejorar la analítica.
- Apoya a los equipos internos, orienta a los grupos de proyecto y capacita a los usuarios en productos de datos y entornos analíticos.
- Investiga problemas de sistemas y datos, determina sus causas raíz e implementa soluciones adecuadas.
- Valida las canalizaciones de datos, la lógica de transformación y los componentes relacionados para garantizar su precisión y fiabilidad.
- Dedica aproximadamente la misma proporción de tiempo a la ejecución técnica práctica y a las actividades de preventa.
Requisitos
- Al menos 10 años de experiencia práctica como arquitecto de soluciones o ingeniero sénior de datos.
- Experiencia reciente implementando soluciones de datos con Databricks.
- Conocimientos de nivel experto de Spark, Hadoop, Kafka, Databricks, pandas y scikit-learn.
- Dominio sólido del modelado de datos, ETL, integración de datos y prácticas modernas de ingeniería de datos.
- Capacidad para liderar talleres complejos de análisis de arquitectura y diseño de soluciones, y elaborar planos de implementación.
- Dominio de Java, Python o Scala.
- Experiencia trabajando con AWS, Azure o Google Cloud Platform.
- Capacidad para escribir, solucionar problemas y optimizar consultas SQL.
- Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal, incluida la experiencia trabajando directamente con clientes.
- Capacidad para crear y presentar presentaciones técnicas detalladas para clientes y partes interesadas.
- Experiencia desarrollando documentación integral de soluciones, incluidos pruebas de concepto, hojas de ruta, diagramas de secuencia, jerarquías de clases y vistas lógicas de sistemas.
- Capacidad para llevar soluciones técnicas a producción teniendo en cuenta el rendimiento, la seguridad, la escalabilidad y la integración fiable de datos.
- Experiencia liderando, asesorando y desarrollando equipos de ingeniería.
- Licenciatura en Ciencias de la Computación o una disciplina relacionada.
- Se prefiere residir en la zona horaria del Pacífico o en la costa oeste.
- Se valorará el conocimiento de tecnologías de almacenamiento distribuido como S3, ADLS, HDFS, GCS, Kudu, Elasticsearch/Solr, Cassandra u otros sistemas NoSQL.
- Se valorará la experiencia con Spark, Kafka, StreamSets, Matillion, Fivetran, NiFi, AWS Data Migration Services, Azure Data Factory e IICS.
- Se valorará una amplia experiencia en todo el ciclo de vida del desarrollo de software.
- Se valorará la experiencia automatizando la transformación y curación de datos con dbt, Spark, Spark Streaming y canalizaciones automatizadas.
- Se valorará la experiencia con herramientas de gestión y orquestación de flujos de trabajo, incluidos Airflow, AWS Managed Airflow, Luigi y NiFi.
- Se valorará la experiencia en servicios financieros, idealmente en banca.
- Se valorará el conocimiento de los requisitos y estándares de cumplimiento de TI bancaria.
- Se valorarán al menos dos de las siguientes certificaciones: Associate Developer for Apache Spark, Data Engineer Associate, Professional Data Engineer, Machine Learning Associate o Professional ML Engineer.
Beneficios
- El seguro médico para empleados y familiares elegibles comienza el primer día de trabajo.
- Al menos 20 días de vacaciones pagadas al año.
- Nueve días festivos pagados por la empresa.
- Oportunidades de desarrollo profesional y crecimiento de carrera.
- Oportunidades para ampliar tanto las habilidades técnicas como las de gestión de personas.
- Incentivos económicos en efectivo basados en el desempeño.
- Trabajo con tecnologías emergentes y líderes de toda la industria.
- Entorno de trabajo colaborativo centrado en el trabajo en equipo y el intercambio de conocimientos.