Lider Técnico

NEORIS es un acelerador Digital que ayuda a las compañías a entrar en el futuro, teniendo 20 años de experiencia como Socios Digitales de algunas de las mayores compañías del mundo. Somos más de 4,000 profesionales en 11 países, con nuestra cultura multicultural de startup en donde cultivamos innovación, aprendizaje continuo para crear soluciones de alto valor para nuestros clientes.

Estamos en búsqueda de Lider Tecnico DataBricks.

Experiencia: 5–8 años
Enfoque: Databricks, soluciones de datos habilitadas para IA, arquitecturas analíticas modernas
Hiyperscalers: Experiencia sólida en al menos uno (Azure, AWS o GCP). Experiencia multi-cloud es un plus.

Resumen Profesional

• Consultor Senior altamente especializado en Ingeniería y Arquitectura de Datos, con 5 a 8 años de experiencia construyendo ecosistemas analíticos y plataformas de datos de alto rendimiento.
• Experto en Databricks, Delta Lake, patrones Lakehouse/Medallion y diseño de pipelines escalables para habilitar soluciones de analítica avanzada e Inteligencia Artificial.
• Cuenta con experiencia sólida en al menos un proveedor cloud (Azure, AWS o GCP), dominando los servicios esenciales de cómputo, almacenamiento, seguridad y orquestación necesarios para plataformas de datos modernas. La experiencia multi-cloud se considera un diferenciador importante.
• Su enfoque principal está orientado a soluciones analíticas y arquitecturas preparadas para IA, más que a plataformas centradas en aplicaciones transaccionales.
• Posee una gran capacidad de traducir necesidades de negocio en arquitecturas robustas, gobernables y orientadas a valor. Actúa como líder técnico, impulsor de buenas prácticas, y referente en comunidades de Data & AI.

Competencias Clave

• Ingeniería & Arquitectura de Datos
• Diseño e implementación de arquitecturas Lakehouse / Medallion (Bronce–Plata–Oro).
• Dominio de Databricks para pipelines batch y streaming.
• Implementación avanzada de Delta Lake, Delta Live Tables, Databricks SQL y optimización de cargas.
• Modelado de datos analíticos, diseño de esquemas, particionamiento y estrategia de almacenamiento.
• Integración de datos estructurados, semiestructurados y de gran volumen.
• Orquestación con Databricks Workflows, Airflow u orquestadores nativos del cloud.
• Soluciones Analíticas y Preparadas para IA
• Diseño de plataformas para entrenamiento de modelos, feature engineering, y despliegue de ML/AI.
• Uso avanzado de MLflow, Feature Store y Model Serving en Databricks.
• Experiencia en arquitecturas para LLMs, pipelines RAG, embeddings, vector search y semantic search.
• Integración con equipos de Ciencia de Datos, diseño de entornos colaborativos y operacionales.
• Construcción de modelos analíticos, semantic layers y data products.
• Experiencia en Nube (sin preferencia por proveedor)
• Dominio sólido de uno de los siguientes (requerido), con plus por multi-cloud:
  Azure ADLS, ADF, Synapse, Event Hub, Key Vault, Functions AWS S3, Glue, Lambda, Redshift, IAM
  GCP BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Composer, GCS

Responsabilidades del Rol

• Liderar el diseño de arquitecturas modernas de datos enfocadas en analítica, IA y gobernanza.
• Construir pipelines de ingesta, transformación y consumo con Databricks.
• Implementar Delta Lake, DLT, Unity Catalog y prácticas de gobierno de datos.
• Colaborar estrechamente con Data Scientists para habilitar modelos de ML/LLM.
• Definir estándares de DataOps, versionamiento, CI/CD, pruebas y observabilidad.
• Contribuir a actividades de preventa: talleres técnicos, estimaciones, arquitectura, propuestas.
• Guiar y mentorear a ingenieros más junior y miembros del equipo.
• Impulsar prácticas de optimización de costos y eficiencia en la plataforma.
• Participar en revisiones arquitectónicas y liderar decisiones técnicas relevantes.

Habilidades Técnicas

• Databricks & Lakehouse
• Databricks Notebooks, Repos, Workflows
• Delta Lake (optimización, particionamiento, Z-Ordering, vacuum)
• Delta Live Tables (DLT)
• Databricks SQL y Model Serving
• Unity Catalog (seguridad, linaje, taxonomía, permisos)
• MLflow y Feature Store

Lenguajes y Herramientas

• Python (experto), SQL (avanzado), PySpark / Spark 
• Opcional: Scala, Java
• Git, CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, GitLab CI)
• Terraform y buenas prácticas IaC
• Monitoreo, logging y observabilidad orientada a pipelines y workloads analíticas
• Conocimiento Arquitectónico
• Arquitecturas Lakehouse
• Ingesta en tiempo real y streaming
• Semantic layer y modelos analíticos
• Arquitecturas para IA/ML y LLMOps
• Vector stores, embeddings, RAG pipelines
• Diseño escalable y eficiente en costos

Certificaciones Deseables

• Databricks Data Engineer Professional / Architect
• Azure, AWS o GCP Data Engineer o Solutions Architect
• Certificaciones en ML/AI
• Certificaciones en herramientas de Data Governance (plus)

Soft skills

• Comunicación clara para audiencias técnicas y no técnicas
• Capacidad de liderazgo y toma de decisiones técnicas
• Mentalidad consultiva orientada a negocio
• Autonomía, ownership, pensamiento estructurado
• Excelente habilidad para facilitar talleres técnicos y sesiones de arquitectura

Ofrecemos:

• Prestaciones de Ley y superiores
• Excelente ambiente laboral
• Crecimiento y desarrollo constante.

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Luis Gerardo

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