Data Architect Senior in BCP

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Lima
This job takes place some days from home and others at the office in: Lima
(Hybrid)
| Senior | Full time | Data Science / Analytics

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Data Architect Senior

Queremos que tu talento se sume al del BCP, para seguir siendo el banco que todo el tiempo está innovando, es pionero y digital. Juntos tendremos la posibilidad de generar un impacto positivo en nuestro país, teniendo como objetivo que los peruanos logren transformar sus planes en realidad. #Unete al equipo BCP

¿Ya sabes que hacemos los Data Architect Senior en el BCP?

Estamos en búsqueda de un Data Architect Senior para unirse a nuestro equipo de Data. El candidato ideal tendrá una sólida experiencia en la construcción y gestión de arquitecturas de datos en la nube, específicamente en Google Cloud Platform (GCP) y Amazon Web Service (AWS), y estará familiarizado con principios de Data Mesh. Este rol es clave para definir y guiar la implementación de la estrategia de datos de la empresa, asegurando la integridad, escalabilidad y eficiencia de nuestras plataformas de datos.

Funciones del cargo

1. Diseño y Arquitectura de Datos:

Liderar la creación de arquitecturas de datos robustas y escalables en Google Cloud Platform (GCP).
Desarrollar y mantener arquitecturas orientadas a eventos, data pipelines, y soluciones de almacenamiento optimizadas.
Definir e implementar estrategias de Data Mesh, asegurando la descentralización y gobernanza federada de los datos.

2. Colaboración y Soporte a Equipos:

Trabajar de manera conjunta con los Data Engineering, Tech Leads, y Data Ops del equipo, para garantizar que las soluciones y productos de datos cumplan con los requerimientos técnicos y de negocio.
Coordinar con el equipo de Gobierno de Datos para integrar estándares de calidad, seguridad y cumplimiento en todos los procesos de datos.
Actuar como punto de referencia técnico, proporcionando guía y mentoría al equipo para fomentar el desarrollo de habilidades y la adopción de mejores prácticas.

3. Construcción y Gestión del Master Data Model (MDM):

Liderar el diseño, desarrollo e implementación del modelo de datos maestro de la empresa, asegurando su alineación con los objetivos de negocio y la estrategia de datos global.
Establecer procesos de integración y consolidación de datos provenientes de diversas fuentes, garantizando la consistencia y precisión del Master Data Model.

4. Innovación y Mejora Continua:
Identificar oportunidades para mejorar la infraestructura de datos existente mediante la evaluación de nuevas tecnologías y enfoques.
Promover la adopción de tecnologías emergentes y metodologías avanzadas para optimizar el rendimiento y la escalabilidad de las soluciones de datos.

5. Aseguramiento de la Calidad y Cumplimiento:

Implementar y supervisar políticas de calidad de datos, seguridad y cumplimiento normativo, alineadas con las mejores prácticas de la industria.
Realizar auditorías y revisiones periódicas de los sistemas de datos para asegurar el cumplimiento con los estándares establecidos.

Requerimientos del cargo

  • Eres Bachilleres de las carreras de Ingeniería de Sistemas, Computación y Sistemas, afines. Certificaciones en GCP y Data Architecture (e.g., Google Professional Data Engineer, Google Professional Cloud Architect) son altamente deseables.(RECOMENDABLE).
  • Tienes experiencia mínima de 3 años en roles de arquitectura de datos, con una trayectoria comprobada en la creación y optimización de arquitecturas de datos en la nube.
  • Tienes experiencia específica en GCP de al menos 3 años, trabajando con herramientas como BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Composer y otros servicios de Google Cloud referentes a Data."
  • El entendimiento de Data Mesh y su aplicación en entornos de datos distribuidos.
  • El conocimiento en arquitectura orientada a eventos y experiencia con plataformas como Apache Kafka.
  • El modelado de datos y diseño de soluciones de almacenamiento, incluyendo bases de datos relacionales y no relacionales.
  • Las herramientas de orquestación de datos y desarrollo de pipelines, así como con prácticas de DevOps en entornos de datos.
  • GCP, AWS, Git, Terraform, Herramientas de Modelamiento (Draw IO), BD relacional y no relacional (dynamodb).
  • El Ingles Intermedio

Opcionales

  • Attlasian Jira, Confluence - Deseable.

Remote work policy

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