¿Buscas nuevos desafíos y un entorno de desarrollo profesional continuo? Somos una empresa Naviera líder en el rubro y buscamos un Data Architect & Engineer para unirse a nuestro equipo.

DESCRIPCION DEL CARGO:

Las responsabilidades del cargo están asociadas a Diseñar, construir y evolucionar la arquitectura de datos transversal del holding, asegurando pipelines confiables, escalables y estandarizados que habiliten el consumo analítico, la reutilización de datos y el desarrollo de productos avanzados.

FUNCIONES:

• Diseñar, mantener y documentar la arquitectura del Data Repository en MS Fabric (capas, workspaces, estándares de modelamiento, patrones de consumo y decisiones técnicas), asegurando escalabilidad, resiliencia y trazabilidad.

• Construir y operar pipelines end-to-end desde Landing Layer hasta capas de consumo, coordinando con IT y stakeholders la extracción desde sistemas core y asegurando calidad, performance y seguridad.

• Monitorear y asegurar la adopción correcta de estándares y prácticas por las distintas unidades de negocio, apoyándolas en el uso de la plataforma y habilitando la reutilización de datasets y data products entre unidades.

• Apoyar la implementación de data governance (políticas), catálogo de datos y linaje, en conjunto con las áreas involucradas.

• Trabajar estrechamente con Advanced Analytics para garantizar que los datos estén listos para BI, modelos y casos de IA.

REQUISITOS:

• Profesional titulado en Ingeniería Informática, Ingeniería en Sistemas, Computación o carrera afín.
• + 5 años de experiencia en roles de Data Architecture y/o Data Engineering.
• Experiencia comprobable en el diseño e implementación de arquitecturas de datos corporativas o transversales.
• Experiencia práctica y comprobable en Microsoft Fabric (excluyente).
• Experiencia trabajando sobre plataformas de datos en Microsoft Azure.
• Inglés avanzado (nivel C1 según CEFR).
• Disponibilidad para trabajar de manera híbrida en Santiago.


CONOCIMIENTOS:

• Arquitecturas modernas de datos (Lakehouse, Data Mesh y modelos híbridos).
• Modelamiento de datos: dimensional, data products y enfoque por dominios.
• Procesos ETL/ELT, orquestación y automatización de pipelines.
• Buen entendimiento de seguridad, performance y costos en entornos cloud.