Data Architect Sr
# Data Architect Sr **TalentCross** · United States · `Remote` · `Full Time` 💼 **Уровень роли:** `Senior` 🕒 **Статус:** *Опубликовано: сегодня* · *Источник: Himalayas (JSON API)* --- ### Top Skills & Match 🎯 **Ключевой стек роли:** `[Data-Architect]` `[Senior-Data-Architect]` `[Data-Engineer]` `[Data-Warehouse-Architect]` `[Data-Platform-Architect]` `[Lead-Data-Architect]` `[Data-Architect-Senior-Consultant]` `[Principal-Data-Architect]` `[Senior-BI-Data-Architect]` `[Data-Architect-Sr.-Advisor]` `[Data-Architecture-Lead]` `[Senior-Database-Architect]` --- ### About the Role Arquitecto de Datos Senior Modalidad: 100% remoto (cualquier país), trabajando en horario Argentina (ART) | Seniority: Senior (4+ años) Contexto del rol Buscamos un Arquitecto de Datos Senior para liderar la evolución de una plataforma de datos actualmente basada en SQL Server + SSIS + SSAS hacia una arquitectura moderna en cloud. El perfil deberá definir la arquitectura target, planificar la migración por fases, establecer estándares técnicos y guiar al Data Engineer, sosteniendo en paralelo las necesidades analíticas actuales del cliente: reporting, modelos de churn y segmentación. El stack target todavía no está cerrado. El cliente cuenta con infraestructura AWS, pero se busca un perfil con criterio agnóstico, capaz de evaluar alternativas y recomendar la mejor arquitectura para el caso de negocio. - Industria: aseguradora. Proyecto de modernización de plataforma de datos y migración progresiva desde stack legacy on-prem hacia cloud/lakehouse/DWH moderno. Responsabilidades principales - Diseñar la arquitectura target del data platform: ingesta, almacenamiento, transformación, serving y gobierno. - Definir el camino de migración desde SQL Server / SSIS / SSAS hacia tecnología cloud, combinando lakehouse y DWH cuando corresponda. - Establecer estándares de modelado, calidad, lineage y gobierno de datos. - Diseñar patrones reutilizables de pipelines y orquestación. - Definir estrategia de reemplazo o evolución del semantic layer de SSAS, incluyendo cubos tabulares / MDX, en el nuevo stack. - Trabajar con stakeholders del cliente, traduciendo necesidades de negocio a soluciones técnicas. - Mentorear al Data Engineer y revisar implementaciones. - Habilitar casos de uso analíticos avanzados como modelos de churn, segmentación y reporting. - Evaluar alternativas tecnológicas con criterio agnóstico, considerando que el stack target aún no está cerrado. - Balancear evolución cloud con convivencia temporal del stack legacy. Requisitos (must-have) - 4+ años de experiencia en data, con experiencia hands-on y no únicamente arquitectura conceptual. - Experiencia sólida con SQL Server y SSIS para convivir con el stack legacy del cliente. - Experiencia comprobable en migraciones de datos desde on-prem hacia cloud. - Python productivo. - Airflow productivo. - Modelado dimensional sólido, especialmente Kimball. - Entendimiento de OBT (One Big Table) y criterios de uso. - Experiencia con Cloud Data Warehouse moderno: Redshift, Snowflake, BigQuery o Synapse. - Conocimiento/experiencia en arquitectura lakehouse: Databricks, Delta Lake o Iceberg. - Diseño de pipelines escalables y observables. - Fundamentos de gobierno de datos: calidad, lineage y catálogo. - Seguridad en cloud: IAM, encryption y RBAC. - Capacidad de interactuar con stakeholders no técnicos y traducir necesidades de negocio a soluciones de datos. - Capacidad de tomar decisiones con incertidumbre y justificar trade-offs. - Disponibilidad para trabajar 100% remoto en horario Argentina. Diferenciales / Deseables - AWS hands-on: S3, Glue, Redshift, Athena, EMR, Lake Formation (diferencial fuerte por infraestructura existente del cliente). - Haber diseñado pipelines para modelos de churn: feature engineering, training, scoring y monitoring.dbt. - DataOps / CI-CD para datos: Git, Terraform, testing de pipelines. - Streaming / event-driven: Kafka o Kinesis. - Certificaciones AWS, Azure o GCP en data. - Experiencia específica reemplazando o modernizando SSAS / semantic layer. - Experiencia en gobierno de datos con catálogos, lineage y estándares de calidad. - Inglés técnico de lectura, no mandatorio. Soft skills - Comunicación clara con stakeholders no técnicos. - Liderazgo técnico y capacidad de mentoría. - Orientación a negocio e impacto. - Autonomía para definir arquitectura con información incompleta. - Criterio para priorizar fases de migración y reducir riesgo operativo. - Capacidad de documentar decisiones y estándares. - Disciplina para trabajar remoto en coordinación con horario Argentina. Compensación y Beneficios - Pago en dólares estadounidenses (USD). - Modalidad full-time. Duración inicial de 5 meses, con posibilidad de continuar de forma indeterminada. - Ingreso inmediato. Originally posted on Himalayas
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- Data-Architecture-Lead
- Senior-Database-Architect
Наблюдалась 2026-10-12, впервые 2026-10-12, источник — Himalayas (JSON API).