1. Diseño de Arquitectura de Datos
- Diseñar y definir la arquitectura de datos, incluyendo modelos lógicos, físicos y conceptuales.
- Establecer estrategias para la gestión de datos estructurados y no estructurados, considerando escalabilidad y rendimiento.
- Seleccionar las mejores tecnologías y enfoques para bases de datos relacionales, NoSQL, data lakes o data warehouses.
2. Gestión del Ciclo de Vida de los Datos
- Supervisar el ciclo de vida completo de los datos, desde su creación y almacenamiento hasta su archivado o eliminación.
- Definir políticas para la retención, limpieza y gobernanza de datos.
- Implementar sistemas de versionado y trazabilidad de datos para auditoría y control.
3. Implementación de Soluciones de Almacenamiento y Procesamiento
- Diseñar arquitecturas para big data, data lakes o data warehouses en entornos cloud, on-premise o híbridos.
- Configurar pipelines de datos para la extracción, transformación y carga (ETL/ELT).
- Supervisar el uso de plataformas de procesamiento como Hadoop, Spark o Snowflake.
4. Gobernanza y Seguridad de los Datos
- Desarrollar políticas de gobierno de datos que garanticen su integridad, calidad y consistencia.
- Implementar medidas de seguridad para proteger los datos sensibles, incluyendo encriptación, anonimización y control de acceso.
- Garantizar el cumplimiento de normativas como GDPR, HIPAA, o CCPA.
5. Creación de Modelos de Datos Avanzados
- Diseñar modelos de datos que soporten el análisis predictivo y la inteligencia artificial.
- Definir taxonomías y ontologías para la organización y categorización de la información.
- Crear arquitecturas event-driven para el manejo de flujos de datos en tiempo real.
6. Integración de Datos
- Diseñar soluciones para integrar datos provenientes de sistemas heterogéneos.
- Supervisar el uso de APIs, buses de datos o middleware para garantizar un flujo continuo entre sistemas.
- Resolver problemas de interoperabilidad entre aplicaciones legadas y modernas.
7. Monitoreo y Optimización del Rendimiento
- Implementar herramientas de monitoreo para identificar cuellos de botella en el procesamiento de datos.
- Optimizar consultas y estructuras de bases de datos para mejorar el rendimiento y reducir costos.
- Diseñar estrategias de particionamiento, indexación y caching.
8. Innovación y Mejora Continua
- Incorporar tecnologías emergentes como bases de datos gráficas, arquitecturas serverless o soluciones basadas en blockchain.
- Proponer nuevas formas de aprovechar los datos mediante el uso de machine learning o analítica avanzada.
- Explorar tendencias como data mesh o data fabric para mejorar la arquitectura de datos.
9. Documentación y Capacitación
- Documentar los diseños de arquitectura, flujos de datos, y políticas de gobierno.
- Capacitar a equipos técnicos y de negocio sobre cómo utilizar y acceder a los sistemas de datos.
- Crear guías y estándares para el manejo adecuado de los datos en toda la organización.
10. Colaboración Interdepartamental
- Trabajar con científicos de datos, ingenieros de datos y analistas para garantizar que los datos sean accesibles y útiles.
- Colaborar con equipos de desarrollo para integrar arquitecturas de datos con aplicaciones empresariales.
- Participar en iniciativas de transformación digital y estrategias basadas en datos.
Tipo de puesto: Tiempo completo, Por obra o tiempo determinado
Duración del contrato: 12 meses
Sueldo: $55,000.00 - $60,000.00 al mes
Tipo de jornada:
- Turno de 8 horas
Lugar de trabajo: Empleo presencial