Buscamos a un Data Lead con sólida trayectoria técnica y de liderazgo para diseñar, orquestar y evolucionar plataformas analíticas y ecosistemas de datos a escala empresarial.
El rol liderará la arquitectura de flujos de datos, gobierno, linaje y observabilidad, implementando pipelines actuales y marcos de entrega continua en la nube.
Requisitos PrincipalesEscolaridad: Licenciatura o Ingeniería en Sistemas, Computación, Ciencia de Datos, Informática o carreras afines.
Experiencia:
Experiencia en ingeniería de datos, plataformas de datos y liderazgo técnico de iniciativas analíticas.
Experiencia diseñando e implementando arquitecturas de datos modernas en la nube.

Core Técnico Requerido
Ecosistema Databricks: Dominio profundo de Databricks, Delta Lake, Workflows y orquestación de DAGs.
Orquestación: Experiencia avanzada con Apache Airflow / Astronomer.
Modelado y Transformación: Sólido dominio de Python, SQL y dbt (Data Build Tool).
Nube: Manejo de servicios de datos sobre AWS (S3, IAM, EMR, Athena, Redshift o equivalentes).
CI/CD & DevOps:



Implementación de pipelines de integración y entrega continua para datos usando Harness, GitHub Actions o Azure DevOps.
Data Governance & Calidad: Dominio de catálogos de datos, linaje de datos, contratos de datos (data contracts), metadatos, calidad de datos (Data Quality) y técnicas de enmascaramiento (data masking).
Integraciones y Ecosistemas: Experiencia con integración de APIs (sistemas de derechos/accesos como AccessCentral) y ecosistemas de marketplace de datos empresariales.
Observabilidad y Monitoreo: Configuración y seguimiento con herramientas APM/Logs como Datadog o afines.

Inglés avanzado.
Funciones y Responsabilidades
Liderar técnicamente el diseño, construcción y optimización de pipelines de datos y arquitecturas analíticas en Databricks y AWS.
Orquestar flujos de trabajo complejos y dependencias utilizando Apache Airflow / Astronomer.
Implementar modelos de transformación y pruebas de d

📌 Data Engineer Benito Juárez (México)
🏢 Capital Empresarial Horizonte
📍 México