Principal Data Architect

Jobtailor
Madrid, Spain
10 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English

Tech stack

Agile Methodology Amazon Web Services Microsoft Azure Big Data Cloud Computing Databases Data Architecture Data Integration Extract Transform Load (ETL) Data Structures Relational Databases DevOps
+7 more
Apache Hadoop Machine Learning NoSQL Platform as a Service (PAAS) SQL Databases Google Cloud Apache Spark

Job description

Desarrollar arquitecturas y soluciones de datos integrales que cubran las necesidades del negocio, integrando diversas fuentes y plataformas de datos.Colaborar con los stakeholders para traducir los requisitos del negocio en especificaciones técnicas.Experiencia en modelado de datos, bases de datos relacionales y no relacionales, y plataformas de datos en la nube (por ejemplo, Azure, AWS, Google Cloud).Crear arquitecturas de solución completas que integren arquitectura de datos, tecnología y bases de datos para un rendimiento y escalabilidad óptimos.Trabajar estrechamente con los stakeholders para convertir requisitos de negocio en soluciones técnicas.Desarrollar diseños de arquitectura para servicios basados en la nube, incluyendo PaaS y App Services.Dominio de herramientas de integración de datos, frameworks ETL y tecnologías de big data (por ejemplo, Spark, Hadoop).Implementar marcos de gobierno del dato alineados con estándares ITIL y buenas prácticas.Supervisar el desarrollo e implementación de estrategias de integración de datos entre distintos sistemas y plataformas.RequirementsData Pipeline: Experiencia en el diseño y la gestión de pipelines de datos en distintos entornos cloud.Grado universitario en ciencia de datos, analítica, negocios o un campo relacionado.Se valorarán estudios avanzados o certificaciones.Certificaciones en arquitectura cloud o ingeniería de datos (por ejemplo, AWS Certified Solutions Architect, Google Professional Data Engineer).Experiencia en machine learning, analítica avanzada o plataformas de business intelligence.Conocimiento de metodologías ágiles y prácticas DevOps.Arquitectura de datos: Conocimiento profundo de bases de datos IT, estructuras de datos y principios de arquitectura.Bases de datos: Dominio de bases de datos SQL y NoSQL.Nivel de inglés profesional avanzado.Excelentes habilidades de comunicación y presentación.Alta capacidad de resolución de problemas y mentalidad colaborativa.Capacidad para gestionar múltiples proyectos y prioridades en un entorno dinámico.Hard Skillsmodelado de datosbases de datos relacionalesbases de datos no relacionalesplataformas de datos en la nubediseño de pipelines de datosmachine learninganalítica avanzadabusiness intelligenceframeworks ETLbig dataSoft Skillscomunicaciónpresentaciónresolución de problemascolaboracióngestión de proyectosgestión de prioridadesCertifications & QualificationsAWS Certified Solutions ArchitectGoogle Professional Data Engineer#J-*****-Ljbffr

Requirements

RequirementsData Pipeline: Experiencia en el diseño y la gestión de pipelines de datos en distintos entornos cloud. Grado universitario en ciencia de datos, analítica, negocios o un campo relacionado. Se valorarán estudios avanzados o certificaciones. Certificaciones en arquitectura cloud o ingeniería de datos (por ejemplo, AWS Certified Solutions Architect, Google Professional Data Engineer). Experiencia en machine learning, analítica avanzada o plataformas de business intelligence. Conocimiento de metodologías ágiles y prácticas DevOps. Arquitectura de datos: Conocimiento profundo de bases de datos IT, estructuras de datos y principios de arquitectura. Bases de datos: Dominio de bases de datos SQL y NoSQL. Nivel de inglés profesional avanzado. Excelentes habilidades de comunicación y presentación. Alta capacidad de resolución de problemas y mentalidad colaborativa. Capacidad para gestionar múltiples proyectos y prioridades en un entorno dinámico. Hard Skillsmodelado de datos bases de datos relacionales bases de datos no relacionales plataformas de datos en la nube diseño de pipelines de datos machine learning analítica avanzada business intelligence frameworks ETL big data Soft Skillscomunicación

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