Objetivo del roldiseñar y evolucionar la arquitectura de datos end-to-end — ingestión, procesamiento, modelado y consumo — para habilitar reporting confiable, analítica y consumo por llms a escala.responsabilidadesdiseñar y evolucionar la arquitectura de datos end-to-enddefinir criterios y estándares para la construcción de datasets reutilizablesconstruir capas que habiliten reporting confiable y consumo por llmsdiseñar modelado de datos alineado a necesidades de negociooptimizar performance y costos sobre servicios awsidentificar y corregir problemas de escalabilidad en pipelines, storage y queriescolaborar en la construcción de pipelines (airflow, py spark, glue)participar en decisiones de arquitectura e ingeniería de datosanalizar problemas de calidad de datos, consistencia y trazabilidadcontribuir a la evolución del stack evaluando trade-offs realesstackcapa tecnologías – procesamiento: python / py spark; orquestación: airflow, aws glue; storage: s3, metadata formats delta / iceberg; bases de datos: aurora rds, athena, redshift; consumo: power bi, llms / agents.perfil requeridoexperiencia diseñando pipelines y arquitecturas de datos en producciónexperiencia con modelado de datos para analíticaexperiencia con grandes volúmenes de datos (batch y/o near real-time)procesamiento distribuido (spark / py spark)conocimiento de data lakes y capas de metadatos (delta, iceberg, hudi)experiencia con orquestación (airflow o similares)buen entendimiento de performance en bases olap y oltpfamiliaridad con el ecosistema awsinglés técnicoplusfamiliaridad con arquitecturas orientadas a eventos o streaming.cómo trabajaspensamiento sistémico — entiendes el sistema completo, no solo piezas aisladascriterio técnico — tomas decisiones con trade-offs clarosownership — tomas problemas abiertos y los llevas a solución concretapragmatismo — sabes cuándo estandarizar y cuándo resolver velozcomunicación clara — explicas decisiones técnicas y sus implicacionesorientación a negocio — entiendes que el valor está en cómo se usan los datos, no solo en cómo se procesanforma de trabajociclos iterativos, orientados a problemas reales — no solo a ticketsdiscusión técnica y refinamiento en equipo como parte del día a díacriterio para priorizar entre deuda técnica, nuevas necesidades y evolución del sistemael equiposerás parte de un equipo de datos de ~5 personas.
tu rol es elevar la calidad técnica del equipo y ayudar a que las decisiones de arquitectura escalen en el tiempo.
trabajarás de forma cercana con líderes técnicos, producto y otras áreas.lo que ofrecemosequipo técnico pequeño y de alto nivelproblemas reales de escala - no casos de laboratorioespacio para influir en decisiones de arquitectura desde el día unostack moderno con llms y agents como ciudadanos de primera claseesquema híbrido en monterrey, nlsin burocracia, con foco absoluto en ejecución
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