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Información clave


Tipo de contrato:

Indefinido

Modalidad:

Híbrido

Publicada el:

10 octubre 2026

Qué necesitan


Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:

Databricks Solution Architect

Ingles conversacional obligatorio

Trabajo en esquema hibrido (2 días Home Office - 3 días en sitio)

A laborar en CDMX o Guadalajara

Requisitos indispensables

  • Más de 12 años de experiencia en tecnologías de información (IT).
  • Al menos 5 años de experiencia en arquitectura de soluciones con Databricks.
  • Experiencia sólida en diseño e implementación de arquitecturas Lakehouse empresariales.
  • Experiencia práctica con Apache Spark, PySpark, Spark SQL, Python y SQL.
  • Experiencia diseñando plataformas de datos cloud a escala empresarial.
  • Conocimientos sólidos de Delta Lake, Unity Catalog, Databricks Workflows y herramientas de ingesta y transformación.
  • Experiencia en integración de datos, modelado, optimización de consultas y desarrollo de pipelines ETL/ELT.
  • Experiencia en gobierno, seguridad, calidad y trazabilidad de datos.
  • Conocimientos de automatización, infraestructura como código y pipelines CI/CD.
  • Experiencia liderando decisiones de arquitectura, equipos técnicos y conversaciones con stakeholders.

Principales responsabilidades

Arquitectura y estrategia de datos

  • Diseñar e implementar arquitecturas Databricks Lakehouse a escala empresarial.
  • Definir arquitecturas de datos end-to-end para procesamiento batch, streaming y analítica en tiempo real.
  • Establecer estándares de arquitectura, mejores prácticas y estrategias de modernización de plataformas de datos.
  • Liderar migraciones de data warehouses y plataformas legacy hacia Databricks.
  • Diseñar arquitecturas Medallion (Bronze, Silver y Gold) para la organización y transformación de datos.

Data Engineering e integración

  • Diseñar pipelines ETL/ELT escalables utilizando Databricks, Apache Spark, PySpark y Delta Lake.
  • Integrar información de bases de datos, APIs, plataformas SaaS y sistemas de streaming.
  • Optimizar procesos de ingesta, transformación, modelado y consulta de datos.
  • Implementar mecanismos de calidad de datos, trazabilidad (data lineage), observabilidad y monitoreo.
  • Diseñar soluciones con Delta Live Tables, Auto Loader, Databricks Workflows y Structured Streaming.

Cloud y plataforma

  • Diseñar e implementar soluciones Databricks en Azure, AWS o Google Cloud Platform.
  • Definir estrategias de almacenamiento, redes, identidad, accesos y seguridad para plataformas de datos.
  • Implementar infraestructura como código utilizando Terraform y herramientas de automatización cloud.
  • Diseñar estrategias de despliegue para múltiples ambientes y espacios de trabajo de Databricks.
  • Optimizar el rendimiento, la escalabilidad y los costos de infraestructura cloud.

Inteligencia artificial y Machine Learning

  • Diseñar arquitecturas de datos que soporten soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa.
  • Implementar estrategias de gestión del ciclo de vida de modelos utilizando MLflow.
  • Colaborar con equipos de Data Science y AI para desplegar y operar modelos en ambientes productivos.
  • Definir buenas prácticas de MLOps, monitoreo y gobierno de modelos.
  • Participar en iniciativas de IA empresarial mediante Databricks Mosaic AI y frameworks de GenAI.

Gobierno, seguridad y cumplimiento

  • Implementar Unity Catalog para la gestión centralizada de permisos, metadatos y gobierno de datos.
  • Definir controles de acceso, RBAC, ABAC, cifrado y gestión de identidades.
  • Establecer frameworks de clasificación, calidad, auditoría y trazabilidad de datos.
  • Asegurar la alineación con regulaciones y estándares aplicables, como GDPR, SOX, PCI-DSS y HIPAA, según el sector y el alcance del proyecto.

Liderazgo y gestión de stakeholders

  • Actuar como referente técnico y experto en Databricks dentro de la organización.
  • Traducir necesidades de negocio en soluciones y roadmaps de arquitectura de datos.
  • Liderar revisiones de arquitectura y decisiones técnicas.
  • Coordinar equipos de Data Engineering, Cloud, Seguridad, Data Science y áreas de negocio.
  • Mentorear a ingenieros, arquitectos y equipos técnicos.
  • Participar en actividades de consultoría de soluciones y preventa cuando sea necesario.

Ofrecemos:

  • Horario de Oficina
  • Esquema 100% nomina
  • Sueldo abierto a negociación de acuerdo a experiencia
  • Prestaciones de Ley
  • Prestaciones superiores (SGMM familiar, SV 1 millón, Vales de despensa, 30 días de aguinaldo, PTU)

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