TTEC Digital
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TTEC Digital ayuda a las organizaciones a mejorar las experiencias de sus clientes mediante consultoría, marketing, inteligencia artificial y tecnología para clientes. Su trabajo abarca la inteligencia artificial, la tecnología para centros de contacto, la gestión de relaciones con los clientes, el análisis de datos, la estrategia y el diseño de experiencia del cliente, y los servicios gestionados, con soluciones orientadas a apoyar la transformación digital de empresas del mercado medio y a lograr una interacción más eficaz con los clientes.

Ingeniero/a sénior de datos, Datos e IA - TTEC Digital (remoto en Texas)

Lidera la arquitectura de plataformas de datos con Azure y Databricks para las soluciones de experiencia del cliente de TTEC Digital. Crea pipelines, API e integraciones de IA con gobierno, mientras guías a los equipos de ingeniería.

Descripción

  • Liderar el desarrollo integral de plataformas de datos en las etapas de ingesta, preparación, transformación, análisis y activación.
  • Diseñar arquitecturas lakehouse con patrones Medallion Bronze, Silver y Gold usando OneLake y Delta Lake.
  • Ser responsable del modelado de datos dimensional, normalizado y semántico para proyectos de clientes.
  • Crear ingestas por lotes y en streaming mediante Fabric Data Factory, Azure Databricks Structured Streaming y servicios basados en eventos, como Event Hubs.
  • Reducir los riesgos arquitectónicos y la deuda técnica, mejorando al mismo tiempo el rendimiento y la eficiencia de costes de los pipelines.
  • Desarrollar API y servicios de datos que permitan una activación de datos gobernada.
  • Crear integraciones de MCP y API que conecten sistemas empresariales, agentes de datos e interfaces de IA agéntica.
  • Colaborar con los equipos de IA y Arquitectura para poner los datos empresariales a disposición de los agentes de datos y las aplicaciones de IA generativa.
  • Aplicar prácticas de gobierno con Microsoft Purview y/o Unity Catalog.
  • Apoyar las operaciones de producción y la respuesta a incidentes relacionados con pipelines críticos y servicios de activación.
  • Orientar a ingenieros de datos mediante revisiones de código, modelos y arquitectura, proporcionando dirección técnica.
  • Asesorar a las partes interesadas del cliente sobre las ventajas y desventajas arquitectónicas y las decisiones de diseño.
  • Ayudar a desarrollar frameworks reutilizables, aceleradores y estándares de ingeniería.
  • Contribuir al trabajo de preventa, incluidos presupuestos, propuestas y diseño de soluciones.
  • Evaluar nuevas capacidades de Microsoft Fabric y Azure Databricks para las plataformas de los clientes.

Requisitos

  • Grado o máster en informática, ingeniería, matemáticas, estadística u otro campo técnico relacionado.
  • De cinco a ocho años de experiencia en ingeniería de datos, incluida la responsabilidad sobre pipelines de datos de producción en Azure.
  • Dominio de Python, SQL y PySpark para desarrollar pipelines de datos distribuidos a gran escala.
  • Amplia experiencia práctica con tecnologías de datos e IA de Azure, incluidas Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Synapse, ADLS Gen2 y/o Azure Databricks con Delta Lake, OneLake y patrones Medallion.
  • Sólida experiencia en modelado de datos, diseño de esquemas y arquitectura de datos empresarial, desde la ingesta hasta la activación.
  • Experiencia creando API e integraciones de MCP para sistemas de primera línea, agentes de datos y otras interfaces de IA agéntica.
  • Experiencia con herramientas de orquestación y CI/CD, como pipelines de Fabric, Azure Data Factory, Databricks Workflows y Azure DevOps.
  • Sólida comprensión de las herramientas de gobierno y seguridad de datos, incluidas Microsoft Purview y/o Unity Catalog.
  • Capacidad demostrada para orientar a ingenieros y liderar conversaciones de diseño técnico en entornos de cara al cliente.
  • Sólidas habilidades de diagnóstico y resolución de problemas de forma independiente para cuestiones de datos complejas y a gran escala.
  • Excelentes habilidades de comunicación para explicar las ventajas y desventajas técnicas a audiencias de ingeniería y clientes.
  • Se valoran certificaciones de Microsoft, como Azure Data Engineer Associate o Fabric Analytics Engineer Associate, y/o certificaciones de Databricks.

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