Dirección
forma de trabajoEn Krell-consulting, estamos buscando a un talentoso y experimentado Data Architect para liderar la estrategia y la implementación de soluciones de datos para nuestros clientes. El candidato ideal será responsable de diseñar y construir arquitecturas de datos eficientes, seguras y escalables, así como de supervisar la integración, la gestión y el análisis de datos en toda la organización.
-Perfil: Data Architect con al menos 5 años de experiencia en entorno Azure de Microsoft y Databricks en todos los componentes, productos y servicios asociados a Data.
-Proyecto: estable, para importante cliente.
-Ubicación: Búsquedas nacionales. Si se encuentran en ciudad en que Sopra Steria tenga site, firmarán el modelo 60-40%. Para el resto de ciudades, 100% teletrabajo.
-Requisitos indispensables:
oExperiencia en Azure, tales como Data Factory, Azure Functions, Azure Blob Storage, Azure Data Lake, Azure SQL Server, Synapse, PowerBI, Pureview, DevOps, DataFlow, etc..
oExperiencia en Databricks sobre entorno Azure.
oExperiencia en PySpark, SQL, FTP. "
"Requisitos deseables:
oConocimientos en Virtual Machines, Azure Kubernetes Services, Azure Logic Apps, Azure PowerAutomate, Azure Event Grid, Azure CosmosDB.
oConocimientos y/o experiencia en FinOps.
oConocimientos y/o experiencia en Data Observability y/o Data Quality."
Responsabilidades y Funciones:
Importante cliente del sector inmobiliario en España https://www.testaresidencial.com/, donde formará parte del equipo del cliente realizando labores de Arquitectura y Consultoría Técnica.
El perfil debe ser capaz de recomendar las best-practices así como de implementarlo en la actual plataforma de datos de Testa Home basado en su experiencia y el road-map de dichos productos y servicios. Tambien sera encargado de analizar, diseñar e implementar los componentes asociados a data gathering e integration, data repository, data modeling, data pipelines, data orchestration, data security, data quality, data lineage, data catalog, data governance, ML&AI, DataOps, MLOps y FinOps (entornos Data).
