Descripción de la oferta
Un grupo internacional con foco en Data & AI busca un/a Data Architect Senior con perfil híbrido de Data Engineering + GenAI. El rol combina diseño y mantenimiento de arquitecturas de datos cloud a gran escala con desarrollo de soluciones de IA generativa (RAG, LLMs, NLP, agentes inteligentes).
Sobre el rol
Trabajarás transversalmente con equipos técnicos y de negocio, definiendo estándares de gobierno y calidad del dato, optimizando el procesamiento y llevando a producción casos de uso de GenAI. Rol de referente técnico con impacto directo en la estrategia data & AI de la organización.
Lo que harás
Diseñar y mantener arquitecturas de datos cloud a gran escala.
Desarrollar pipelines ML end-to-end, con foco en sistemas RAG multimodales y agentes inteligentes.
Diseñar y mantener DAGs con Cloud Composer o Airflow.
Optimizar consultas en BigQuery (rendimiento, particiones, costes) y equivalentes en AWS (Athena, Glue).
Desarrollar librerías y soluciones en Python (posible uso puntual de Java o Node.js).
Definir estándares de gobierno y calidad del dato, así como buenas prácticas de desarrollo.
Llevar soluciones GenAI a producción desde ideación hasta monitorización continua.
Coordinar transversalmente con múltiples equipos, ofreciendo soporte técnico experto.
Identificar y explorar oportunidades emergentes de GenAI y presentar propuestas de valor.
✅ Imprescindibles
5+ años en desarrollo y optimización de código Python + SQL, manejando grandes volúmenes de datos.
Trayectoria probada como Data Architect o Senior Data Engineer, liderando proyectos complejos a gran escala.
Dominio avanzado de al menos uno de estos clouds en producción:
GCP : BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer.
AWS : Lambda, S3, Glue, Athena.
Exposición real al otro cloud (aunque sea como secundario) para poder navegar arquitecturas multicloud.
Experiencia práctica y profunda implementando soluciones GenAI en producción: sistemas RAG, LLMs, NLP, agentes.
Diseño y mantenimiento de DAGs con Cloud Composer o Airflow.
Optimización de consultas de alto rendimiento en BigQuery (o equivalente).
Español nativo + inglés fluido.
Suma puntos
Scala, PySpark, Snowflake y dbt para procesamiento y transformación.
Data Mesh y Docker.
Herramientas BI: Quicksight, Tableau, Metabase.
Experiencia previa en sector bancario o servicios financieros.
CI/CD en GitLab.
Condiciones
Modalidad: freelance vía Shakers.
Duración: 12 meses con alta probabilidad de extensión.
Ubicación: 100% remoto desde España.
En Shakers nos ocupamos de la gestión del proyecto, la facturación y el acompañamiento durante toda la colaboración. Tú te centras en diseñar arquitecturas de datos y llevar GenAI a producción real.
