Arquitecto de Datos

Misión del Cargo

El Arquitecto de Datos es responsable de diseñar, implementar y gobernar la arquitectura de datos, garantizando que su estructura, calidad, accesibilidad y seguridad soporten las necesidades organizacionales para capturar el valor de los datos.

Áreas de Responsabilidad - Descripción Funcional

Diseño y Arquitectura

• Definir y mantener la arquitectura de datos cubriendo el almacenamiento, integración, gobernanza, metadatos y seguridad alienado con el equipo de Arquitectura de  tecnología del banco.
• Diseñar la arquitectura objetivo bajo principios modernos como data-centric enterprise, domain-driven design, data products y arquitecturas modulares orientados a plataforma.
• Diseñar modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos para data warehouse, data marts y plataformas analíticas asegurando consistencia escalabilidad y alienación con el negocio.
• Diseñar y optimizar la arquitectura y evolucionar la arquitectura de la data lakehouse garantizando un ecosistema de datos moderno, incorporando buenas practicas de rendimiento, costos y confiabilidad.
• Validar el diseño técnico de soluciones de datos desarrolladas e implementadas por equipos BI, ingeniería de datos y proveedores, asegurando el alineamiento con la arquitectura de datos y el uso de estándares técnicos
• Monitorear y asegurar los entregables entregados por el arquitecto de datos

Integración y Procesamiento de Datos

• Diseñar y supervisar la arquitectura de integración (ETL/ELT, CDC, APIs, streaming).
• Establecer lineamientos para ingesta de datos internos y externos, garantizando eficiencia, escalabilidad, resiliencia y trazabilidad en los flujos.

Gobierno de Datos y Cumplimiento

• Implementar y manejar estándares de calidad de datos, trazabilidad, linaje y catalogación en colaboración con el Líder de Gobierno de Datos.
• Cumplir con los lineamientos organizacionales asociados a Protección de Datos, Protección de Datos Personales y Seguridad de la Información.
• Definir políticas de seguridad, clasificación de información y controles de acceso basadas en buenas prácticas (ISO 27001, PCI DSS, técnicas de enmascaramiento de datos), en conjunto con el equipo de seguridad de información del banco.

Estrategia y Evolución Tecnológica

• Evaluar e impulsar la adopción de nuevas tecnologías en la plataforma de datos promoviendo la mejora continua del ecosistema de datos.
• Alinear la arquitectura de datos con la estrategia del negocio habilitando iniciativas como banca digital, analítica avanzada, inteligencia artificial y experiencia de cliente.

Acompañamiento a Equipos

• Brindar lineamientos técnicos a los diferentes roles del equipo de datos.
• Trabajar de manera coordinada con los Data Product Owners para asegurar consistencia en los modelos y estructuras de datos.
• Trabajar de manera coordinada con los Data Protection Officer.

Especificidad de la Experiencia

• De 5 años de experiencia en roles relacionados con ingeniería de datos, o arquitectura.
• Experiencia en coordinación de equipos y proyectos interdisciplinarios.
• Experiencia en plataformas de data lakehouse, data warehouse y motores de procesamiento masivo.
• Habilidades de comunicación, liderazgo y toma de decisiones estratégicas.

• Experiencia en instituciones financieras, consultoría analítica, o empresas con alta madurez en datos.
• Haber trabajado con metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y tradicionales (PMBOK).

Nivel de Educación

• Título universitario en Ingeniería en Sistemas, Computación, Informática, Ingeniería de datos

Certificación:

• Certificaciones arquitectura de datos, cloud o gobierno de datos (deseables)

Conocimientos Técnico-Funcionales

• Modelado de datos: conocimiento básico de esquemas relacionales, bases de datos transaccionales y analíticas.
• Arquitecturas de integración: ETL/ELT, mensajería, APIs, streaming (Kafka).
• Arquitecturas de datos: data warehouse, data lakes, data lakehouse.
• Calidad de datos: métricas, validaciones y gobierno de datos.
• Bases de datos: SQL
• Herramientas de integración y orquestación: SSIS, Airflow, Data Factory, dbt, etc.
• Big Data / Cloud (nociones): Azure (Synapse, Data Factory), GCP (BigQuery, Dataflow).
• Conceptos de seguridad y cumplimiento: data masking, encriptación, IAM, segregación.
• Conocimiento en tecnologías de datos y plataformas como Databricks u otras herramientas de big data.