Arquitecto Datos

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**1.** **Identificación del cargo**

**Nombre del cargo**

Arquitecto de Datos Sr

**Descripción del Cargo**:
Diseñar y desarrollar arquitecturas de datos que articulen componentes físicos, lógicos y de desarrollo, asegurando la alineación con las necesidades estratégicas de la organización.

Liderar la visión técnica de las iniciativas de datos, garantizando que los proyectos entreguen productos de datos confiables, escalables y sostenibles, mediante una integración efectiva de flujos de ingesta, modelado, almacenamiento, gobierno y entrega de datos.

Asegurar que la arquitectura de datos soporte los requerimientos funcionales y no funcionales, abordando aspectos clave como seguridad, mantenibilidad, escalabilidad, disponibilidad, desempeño y gestión de costos.

Colaborar estrechamente con equipos interdisciplinarios para definir y evolucionar el modelo de datos empresarial,

**Responsabilidades**

1.Diseñar y desarrollar arquitecturas de datos que articulen componentes físicos, lógicos y de desarrollo, asegurando la alineación con las necesidades estratégicas de la organización.

1.1. Proponer arquitecturas de datos que integren componentes físicos (servicios en la nube y plataformas de terceros), lógicos (modelado de datos y flujos internos de la solución) y de desarrollo (DataOps).

1.2. Diseñar soluciones de datos alineadas con la estrategia organizacional, asegurando su escalabilidad, sostenibilidad y alineación con las necesidades de negocio.

1.3. Definir arquitecturas de datos en entornos de procesamiento distribuido como Databricks, asegurando eficiencia, escalabilidad y alineación con las necesidades de negocio.

1.4. Documentar y comunicar las decisiones de arquitectura a los equipos técnicos y de negocio, asegurando su comprensión e implementación efectiva.

1.5.Garantizar la visión técnica de las iniciativas de datos y su correcta implementación en los proyectos y productos de datos.

2.Liderar la visión técnica de las iniciativas de datos, garantizando que los proyectos entreguen productos de datos confiables, escalables y sostenibles, mediante una integración efectiva de flujos de ingesta, modelado, almacenamiento, gobierno y exposición de datos.

2.1.Diseñar y optimizar los flujos de ingesta, modelado, almacenamiento y exposición de datos, asegurando la eficiencia y calidad de los productos de datos.

2.2.Implementar estrategias de gobierno de datos establecidas por la Universidad para garantizar la integridad, accesibilidad y seguridad de la información en toda la organización.

2.3.Optimizar los procesos de ingesta, transformación y modelado de datos utilizando las herramientas de la Universidad (Azure, Databricks, etc.) y otras herramientas de procesamiento distribuido.

2.4.Garantizar la integración eficiente de Databricks con lagos de datos, bases de datos y otros sistemas de almacenamiento para una correcta exposición y gobernanza de los datos.

2.5.Evaluar y documentar cómo la arquitectura propuesta satisface los requerimientos técnicos y de negocio, asegurando que sea la mejor opción en términos de seguridad, desempeño, autoservicio y gestión de costos.

2.6.Apoyar la resolución de desafíos técnicos en proyectos de datos, brindando acompañamiento a desarrolladores y asegurando el cumplimiento de buenas prácticas en el desarrollo de soluciones.

3.Asegurar que la arquitectura de datos soporte los requerimientos funcionales y no funcionales, abordando aspectos clave como seguridad, mantenibilidad, escalabilidad, disponibilidad, desempeño y gestión de costos.

3.1.Identificar y documentar los requerimientos funcionales y no funcionales de las soluciones de datos en colaboración con los equipos de negocio y tecnología.

3.2.Definir estándares y lineamientos para garantizar la seguridad, disponibilidad y escalabilidad de las soluciones de datos.

3.3.Implementar buenas prácticas de gobernanza y seguridad en Azure y Databricks, utilizando herramientas para gestionar accesos, auditoría y calidad de datos.

3.4.Supervisar y optimizar el rendimiento de las soluciones implementadas en Azure y Databricks, garantizando tiempos de respuesta óptimos y costos controlados.

3.5.Liderar revisiones de código y validaciones técnicas para asegurar la calidad y cumplimiento de las soluciones de datos en producción.

4.Colaborar estrechamente con equipos interdisciplinarios para definir y evolucionar el modelo de datos empresarial, fomentando la estandarización, interoperabilidad y buenas prácticas en el desarrollo de soluciones de datos y cultura de datos.

4.1.Asegurar la interoperabilidad de los datos entre sistemas y áreas de negocio, promoviendo estándares y modelos de datos unificados.

4.2.Participar en la planificación y ejecución de sprints de desarrollo, garantizando el correcto planteamiento y estimación de soluciones de datos.

4.3.Impulsar la adopción de nuevas tecnologías y metodologías en la gestión de datos, promoviendo una cultura de mejora continua en la organización.

5.Asegurar el