Data Lead

• Definir y evolucionar la arquitectura de datos, asegurando su escalabilidad y alineación con el plan tecnológico.

• Diseñar e implementar la Data Platform (Salesforce Data 360), coordinando a los partners de implementación, a Olocip y al equipo interno.

• Establecer el modelo de gobierno del dato: calidad, linaje, seguridad y cumplimiento normativo (GDPR).

• Auditar en profundidad lo construido: datalake, golden data record, integraciones clave (SSO, CRM, ERP).

• Generar documentación técnica como base para la transferencia de conocimiento.

• Actuar como PM de los proyectos de data de mayor complejidad (Data Platform, Fase 4 del Datalake, integraciones con nuevos ERPs).

• Coordinar a proveedores e implementadores externos, asegurando cumplimiento de plazos, calidad técnica y transferencia de conocimiento.

• Apoyar el desarrollo de las capas de reporting en Power BI con criterio sobre fuentes de datos y arquitectura de reporting.

• Liderar o supervisar las integraciones entre el datalake y los sistemas core: ERP Finance, ERP Retail, Salesforce CRM y Marketing Cloud.

• Impacto real y ownership del área de datos. Sector deporte.

• Proyecto transformacional con tecnología puntera.

Formación y conocimientos

Grado universitario en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Telecomunicaciones o disciplina afín.

Se valorará positivamente formación de posgrado en Data Engineering, Cloud Architecture o Data Management.

• Dominio de Azure (Datalake, Data Factory, Synapse o equivalentes). Certificaciones en Azure (AZ-900, DP-203 o equivalentes) serán un plus diferenciador.
• Sólidos conocimientos de SQL y al menos un lenguaje de programación orientado a datos (Python preferentemente).
• Conocimiento de arquitecturas de datos modernas: medallion architecture, data mesh, lakehouse.
• Capacidad de auditar código, pipelines e integraciones de terceros con criterio propio.
• Familiaridad con Salesforce ecosystem (Sales, Marketing Cloud, Data 360) como capa de consumo del dato.

Experiencia

Imprescindible

• Mínimo 5 años de experiencia en roles de data engineering, data architecture o posiciones similares.
• Experiencia demostrable trabajando con Azure Datalake o plataformas equivalentes (AWS, GCP) en entornos productivos.
• Experiencia en diseño e implementación de integraciones de datos entre sistemas heterogéneos (ERP, CRM, plataformas digitales).
• Experiencia gestionando o coordinando partners/proveedores externos de datos
• Experiencia en proyectos de Power BI u otras herramientas de BI/reporting conectadas a capas de datos complejas.

Muy valorable

• Experiencia en implementación de Customer Data Platforms (CDP): Salesforce Data Cloud/Data 360, Segment, mParticle o similares.
• Experiencia en el sector del entretenimiento, deporte, retail o medios digitales - entornos con alta base de usuarios y datos de comportamiento fan/cliente.
• Haber liderado procesos de internalización de capacidades técnicas
• Experiencia construyendo o desarrollando equipos de datos desde etapas iniciales.

Competencias

• Interlocución con partners externos

• Comunicación efectiva con perfiles no técnicos.

• Mentalidad de ownership: no delega lo que puede resolver, no escala lo que puede gestionar.

• Proactividad

• Orientación a resultados en entornos con recursos limitados y múltiples prioridades simultáneas.

• Capacidad de adaptación

• Organización con una amplia base de clientes y múltiples líneas de negocio, que genera un alto volumen de datos a partir de diferentes puntos de contacto.

• En una etapa de impulso y evolución en su estrategia de datos y tecnología, con foco en mejorar el conocimiento del cliente y la eficiencia en la toma de decisiones.

• Rol clave con alta visibilidad, reportando directamente al CTO y liderando iniciativas estratégicas de datos con impacto en todo el negocio.

• Paquete competitivo: salario fijo + variable, además de beneficios flexibles (seguro médico, transporte, restaurante, guardería).

• Proyecto tecnológico sólido y retador, trabajando con Azure, Salesforce Data 360 y arquitecturas modernas de datos.

• Alto nivel de autonomía y ownership, con capacidad real de definir, construir y evolucionar el ecosistema de datos.