Responsable de diseñar e implementar arquitecturas de datos empresariales utilizando tecnologías Microsoft Fabric y Azure Databricks. Su objetivo es desarrollar soluciones de datos escalables, eficientes y robustas que soporten grandes volúmenes de datos, garantizando el rendimiento, la integración, la transformación y el almacenamiento adecuado de los datos de toda la organización. Además, definirá los estándares técnicos y las mejores prácticas de para asegurar que los datos sean accesibles, confiables y procesables.

• Experiencia avanzada en arquitectura de datos en Azure Databricks y Microsoft Fabric. Diseño e Implementación de Arquitecturas de Datos Empresariales robustas y escalables que respalden el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Diseño e implementación de estrategias efectivas para la integración de datos provenientes de diversas fuentes, asegurando su transformación y almacenamiento adecuado.
• Enfoque en la eficiencia, escalabilidad y optimización del rendimiento en el procesamiento de los datos.
• Supervisión de la creación y optimización de pipelines de datos ETL/ELT utilizando Azure Data Factory, Databricks Notebooks, Python y Apache Spark. Asegurar que los pipelines sean eficientes, escalables y capaces de manejar grandes volúmenes de datos.
• Optimización del Rendimiento y Escalabilidad:
  • Implementar estrategias para la optimización de consultas SQL y el procesamiento distribuido, garantizando que las arquitecturas sean capaces de escalar de acuerdo con las necesidades del negocio.
  • Utilizar herramientas como Spark y SQL avanzado para mejorar el rendimiento y la eficiencia operativa en sistemas distribuidos.
• Colaboración Multidisciplinaria:
  • Trabajar de manera colaborativa con equipos de Data Engineering, Data Science y Business Intelligence (BI) para diseñar soluciones que maximicen el valor de los datos para la toma de decisiones estratégicas.
  • Traducir los requisitos de negocio en soluciones técnicas robustas y escalables.
• Implementación de Soluciones de Datos en Tiempo Real. Liderar la implementación de soluciones para el procesamiento de datos en tiempo real. Asegurar que las arquitecturas permitan el análisis de datos casi en tiempo real para optimizar la toma de decisiones.