> Markdown version of [/jobs/ext/2921701-lead-data-solution-architect](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2921701-lead-data-solution-architect). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Lead Data Solution Architect - **Company:** GFT - **Location:** Sant Cugat del Vallès, Spain (Remote available) - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Java (Programming Language), Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Airflow, Amazon Web Services, Amazon S3, Microsoft Azure, Big Data, BigQuery, Cloud Computing, Databases, Data Architecture, Data Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Transformation, Data Warehousing, Relational Databases, Data Flow Control, Python (Programming Language), PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Scrum Methodology, Scala (Programming Language), SQL Databases, Data Streaming, Parquet, Data Processing, Google Cloud, Snowflake, Apache Spark, Data Strategy, Data Lakes, Kubernetes, Collibra, Apache Flink, Apache Kafka, Apache Nifi, Docker, Amazon Redshift, Databricks - **Published:** September 15, 2026 - **Apply:** https://jobs.gft.com/talentcommunity/apply/1430748633/?locale=es_ES ## About the Role * Más de 10 años de experiencia profesional en el ámbito Lead Data Solution Architect. * Experiencia demostrable liderando iniciativas complejas relacionadas con Data Engineering, Big Data, Data Architecture, Data Strategy, Data Governance y plataformas de datos empresariales. * Se requiere una base técnica sólida y transversal dentro del ecosistema Data: + Procesamiento y transformación de datos a gran escala. + Arquitecturas distribuidas y plataformas Big Data. + Integración de datos y construcción de pipelines. + Bases de datos relacionales y analíticas. + Entornos Cloud orientados a datos. + Conocimientos avanzados de Python y SQL. + Experiencia con tecnologías Big Data y especialmente Apache Spark. + Experiencia en plataformas Cloud como Azure, AWS o GCP. + Experiencia con herramientas de orquestación y procesamiento distribuido. + Databricks será especialmente valorable como conocimiento diferencial (nice to have). * Familiaridad con metodologías ágiles (Scrum/Kanban). * Nivel de inglés alto (B2/C1) para colaborar en proyectos internacionales., * Cloud Platforms: Azure (Data Factory, Synapse, Databricks, Event Hub), AWS (Glue, Redshift, S3, Kinesis), GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub). * Procesamiento de datos: Spark, Databricks, Flink, Beam, Airflow. * Bases de datos y almacenamiento: SQL Server, PostgreSQL, Snowflake, Delta Lake, Parquet, BigQuery. * Ingesta y streaming: Kafka, Debezium, NiFi, AirByte, Event Hub, Pub/Sub. * Gobernanza y catálogo: Unity Catalog, Collibra, Anjana, OpenMetadata, Purview. * Contenedores y orquestación: Docker, Kubernetes. * Lenguajes: Python, Scala, Java, SQL., * Trabajo en equipo y colaboración multidisciplinar. * Excelentes habilidades de comunicación e influencia. * Capacidad para interactuar con perfiles técnicos, negocio y stakeholders ejecutivos. * Mentalidad consultiva y orientación al cliente. * Capacidad para definir estrategias y traducir necesidades de negocio en soluciones Data. * Liderazgo técnico y mentoring de equipos. * Capacidad de documentación y comunicación técnica. * Proactividad y orientación a resultados. * Interés por compartir conocimiento y contribuir al crecimiento de la práctica Data., * Conciliación y Flexibilidad: Posibilidad de trabajar desde casa híbrido/remoto, jornadas flexibles y viernes intensivos. * Formación y Desarrollo: Plan personalizado, programas formativos., * Programa de Bienestar: Nutrición, Física, Mental. Descuentos con Wellhub. Servicio de apoyo psicológico gratuito. * Vida en GFT: Oficinas inteligentes, eventos, premios de valores, charlas inspiradoras. * Cultura corporativa internacional. ## Description * Diseñar, implementar y evolucionar la arquitectura de datos de la organización, asegurando que los sistemas de ingesta, procesamiento, almacenamiento y consumo de datos sean escalables, seguros y eficientes. * Diseñar y mantener arquitecturas de referencia para plataformas de datos en entornos batch y streaming. * Definir estrategias de ingesta de datos (CDC, APIs, streaming), almacenamiento (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse) y orquestación. * Liderar la adopción de patrones y frameworks de integración de datos como ETL/ELT, Data Mesh y arquitecturas Event-Driven. * Garantizar la calidad, integridad, disponibilidad y trazabilidad de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida. * Supervisar aspectos de seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo (GDPR, catalogación, control de accesos y calidad de datos). * Evaluar nuevas tecnologías y proponer mejoras en términos de rendimiento, coste, escalabilidad y mantenibilidad. * Coordinar iniciativas Data complejas, gestionando estimaciones, riesgos, dependencias y decisiones técnicas relevantes. * Participar en actividades de consultoría, definición de soluciones, propuestas técnicas y procesos de preventa. * Contribuir a la evolución de capacidades, estándares, marcos de referencia y buenas prácticas dentro de la disciplina de Data. ## Related Videos - [From Messy Queries to Scalable Systems - How Data Engineering actually works](https://www.wearedevelopers.com/videos/100203-from-messy-queries-to-scalable-systems-how-data-engineering-actually-works) - [Enjoying SQL data pipelines with dbt](https://www.wearedevelopers.com/videos/823-enjoying-sql-data-pipelines-with-dbt) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [Parquet, Delta, Iceberg & Ducklake - An introduction for developers](https://www.wearedevelopers.com/videos/100075-parquet-delta-iceberg-ducklake-an-introduction-for-developers) - [Docker build without Docker](https://www.wearedevelopers.com/videos/100114-docker-build-without-docker) - [AI Model Management Life Circles: ML Ops For Generative AI Models From Research to Deployment](https://www.wearedevelopers.com/videos/1152-ai-model-management-life-circles-ml-ops-for-generative-ai-models-from-research-to-deployment) ## Related Articles - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [Spanish Business Culture and Etiquette](https://www.wearedevelopers.com/magazine/353-spanish-business-culture-and-etiquette) - [Best Companies to work for in London: Top 25 Companies in 2023](https://www.wearedevelopers.com/magazine/187-best-companies-to-work-for-in-london-top-25-companies-in-2023) - [Data Analyst Salary in the UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/278-data-analyst-salary-in-the-uk) - [Top-Paying Tech Jobs (with Salaries)](https://www.wearedevelopers.com/magazine/372-top-paying-tech-jobs-with-salaries) - [Software Engineer Salary London](https://www.wearedevelopers.com/magazine/252-software-engineer-salary-london)