Lead Data Platform Engineer (LATAM)

📋 Description

• • Liderar el diseño, modernización y evolución de plataformas de datos empresariales end-to-end basadas en Informatica IDMC y Databricks Lakehouse, incluyendo pipelines, arquitecturas Lakehouse, gobierno y calidad de datos.
• • Diseñar arquitecturas modernas de datos utilizando exclusivamente Informatica IDMC y Databricks Lakehouse para entornos empresariales de gran escala.
• • Liderar estrategias de migración de plataformas de datos legacy, definiendo enfoques de Lift & Shift o reingeniería, validación técnica y puesta en producción.
• • Definir y establecer estándares técnicos, buenas prácticas y lineamientos para equipos de ingeniería, brindando liderazgo técnico y mentoría continua.
• • Diseñar e implementar soluciones integrales de Data Governance, Metadata Management, Data Catalog y Data Quality, asegurando su integración nativa dentro de la plataforma Informatica IDMC.
• • Impulsar la adopción de arquitecturas innovadoras como Lakehouse, Medallion Architecture y Data Mesh dentro de las plataformas de datos corporativas.
• • Gestionar la estrategia FinOps de la plataforma, optimizando el consumo de IPUs y reduciendo costos cloud mediante análisis de uso y asignación eficiente de recursos.
• • Liderar la modernización de cargas de trabajo legacy hacia Databricks, utilizando Delta Lake e IDMC for Databricks para mejorar rendimiento y escalabilidad.
• • Habilitar capacidades de inteligencia artificial mediante la implementación de CLAIRE Agents y principios de AI Agent Engineering en flujos de datos.
• • Actuar como principal referente técnico frente a clientes, Enterprise Architects y CDOs, comunicando soluciones técnicas y alineando estrategias de datos con objetivos de negocio.
• • Participar activamente en proyectos internacionales de transformación de datos para organizaciones en industrias altamente reguladas, incluyendo banca, servicios financieros y seguros.
• • Garantizar la integración y operación eficiente de herramientas de orquestación como Airflow, Databricks Workflows, Azure Data Factory y AWS Step Functions en entornos cloud-native.
• • Promover la adopción de infraestructura como código mediante Terraform, CloudFormation y pipelines de CI/CD para la gestión automatizada de la plataforma de datos.
• • Supervisar la implementación de servicios cloud específicos en Azure (ADF, Synapse, Purview, Data Lake Gen2, AKS, Key Vault) y AWS (Glue, Redshift, Athena, Lake Formation, SageMaker, Bedrock) según necesidades del cliente.
• • Facilitar la transición hacia modelos de datos basados en IA, utilizando CLAIRE GPT, CLAIRE Copilot y CLAIRE Agents para automatizar procesos de gobernanza y calidad de datos.
• • Mantener y mejorar la integridad de los metadatos y catálogos de datos mediante Unity Catalog, Metadata Command Center y herramientas de gestión de metadatos de Informatica.
• • Asegurar el cumplimiento de normativas en industrias reguladas mediante la implementación de controles de calidad, auditoría y trazabilidad de datos en toda la plataforma.