Senior Data Architect

(Miembro del equipo de Arquitectura de Datos, reportando al Lead Data Architect o Head of Data Architecture)

Para gestionar la contratación de un Senior Data Architect, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.

El Senior Data Architect es un experto técnico individual encargado de diseñar, optimizar e implementar soluciones de arquitectura de datos para responder a las necesidades complejas de la empresa. Como contribuidor clave del equipo, se enfoca en el modelado de datos, la integración de sistemas y la optimización de infraestructuras, asegurando su alineación con la estrategia global definida por el Lead Data Architect. Colabora estrechamente con los equipos de Data Engineering, Gobernanza de Datos y negocio para traducir los requisitos funcionales en soluciones técnicas robustas, promoviendo las buenas prácticas y resolviendo desafíos arquitectónicos complejos.

Misiones y Responsabilidades

1. Diseñar e Implementar Soluciones de Arquitectura de Datos

Modelar estructuras de datos complejas (relacionales, NoSQL, grafos) para soportar analytics, IA y procesos de negocio.
Desarrollar arquitecturas de referencia para casos de uso específicos (ej.: data mesh, data fabric, soluciones híbridas).
Evaluar y recomendar tecnologías (ej.: Snowflake, Databricks, Kafka) según requisitos de rendimiento, escalabilidad y costo.
Documentar diseños arquitectónicos y decisiones técnicas para asegurar trazabilidad y mantenibilidad.

2. Optimizar Infraestructuras y Pipelines de Datos

Mejorar el rendimiento de las plataformas de datos existentes (ej.: ajuste de consultas, optimización de almacenamiento, partición).
Automatizar procesos de gestión de datos (ej.: despliegues IaC, pipelines CI/CD).
Integrar soluciones de streaming (Kafka, Flink) para permitir el procesamiento en tiempo real.
Migrar sistemas heredados a arquitecturas modernas (nube, microservicios).

3. Garantizar la Calidad y el Cumplimiento de los Datos

Definir y aplicar estándares de calidad (validación de esquemas, limpieza, linaje).
Colaborar con los equipos de Gobernanza de Datos para asegurar que las arquitecturas cumplan con las regulaciones (RGPD, ISO 27001).
Implementar controles de seguridad (cifrado, gestión de accesos) en los diseños arquitectónicos.
Participar en auditorías para verificar el cumplimiento de las soluciones.

4. Colaborar con Equipos Técnicos y de Negocio

Trabajar con los ingenieros de datos para asegurar que los pipelines cumplan con los estándares arquitectónicos.
Apoyar a los científicos de datos en el diseño de soluciones adaptadas a sus necesidades (ej.: feature stores, entornos de prueba).
Traducir requisitos de negocio en especificaciones técnicas claras para los equipos de desarrollo.
Facilitar la integración de modelos de IA en las arquitecturas existentes.

5. Promover las Buenas Prácticas e Innovar

Evaluar y proponer tecnologías emergentes (ej.: data fabric, lakehouse, herramientas de streaming avanzadas).
Optimizar los costos de las infraestructuras identificando cuellos de botella y oportunidades de eficiencia.
Participar en proyectos de innovación (ej.: despliegue de plataformas de datos en tiempo real, integración de IA generativa).
Contribuir a la vigilancia tecnológica y compartir conocimientos con el equipo.

6. Resolver Problemas Complejos y Proporcionar Mentoría Puntual

Diagnosticar y resolver problemas arquitectónicos (ej.: latencias, inconsistencias de datos, cuellos de botella).
Proponer soluciones creativas para desafíos técnicos específicos.
Participar en revisiones de código y diseño para garantizar la calidad de las soluciones.
Proporcionar mentoría ocasional a los miembros juniors del equipo en temas técnicos avanzados.

Ejemplos de Logros Concretos

Diseñó e implementó una arquitectura de data mesh para un dominio de negocio específico, reduciendo los tiempos de acceso a los datos en un 40% y mejorando su calidad.
Optimizó un data warehouse reorganizando esquemas e implementando estrategias de partición, reduciendo los costos de almacenamiento en un 25% y mejorando el rendimiento de las consultas.
Desarrolló una solución de integración en tiempo real con Kafka y Spark, permitiendo un análisis instantáneo de datos IoT para mantenimiento predictivo.
Migró un sistema heredado a una arquitectura nativa en la nube, reduciendo los costos de infraestructura en un 20% y mejorando la escalabilidad.
Resolvió un problema complejo de latencia en un pipeline crítico, reduciendo los tiempos de procesamiento en un 70% mediante un rediseño arquitectónico.