Data Architect
Descripción
Senior Data Lead / Experto/a en Arquitectura y Gestión de Datos Google Cloud - Big Query - Looker - Python
Contratación directa por parte de Cliente
Modalidad de trabajo: Híbrido en Madrid.
Misión del puesto Diseñar y evolucionar la arquitectura de datos de los productos y de los informes analíticos de la compañía, asegurando que los datos corporativos especialmente del ámbito financiero/corporativo y GIS sean confiables, explotables y escalables en un entorno cloud.
El rol actúa como referente técnico y funcional, alineando necesidades de negocio con la plataforma de datos y con la capa de reporting.
Requisitos (obligatorios)
Experiencia senior/lead en datos, con capacidad demostrable para diseñar productos end to end: Arquitectura
Pipelines
Reporting BI
Adopción por negocio
Dominio de SQL y modelado para analítica (esquemas explotables, optimización orientada a BI).
Experiencia práctica en plataforma tipo Big Query.
Programación aplicada a datos con Python (automatización, data apps, soporte analítico).
Capacidad de gobierno del dato: definiciones, calidad, linaje, catálogo, control de accesos.
Comunicación efectiva con dirección y áreas usuarias.
Experiencia colaborando o liderando equipos multidisciplinares y coordinando entregas con terceros/proveedores.
Responsabilidades principales
Diseñar la arquitectura de datos (modelos, dominios, patrones de integración batch/ELT) alineada con objetivos corporativos y necesidades de reporting.
Mantener y evolucionar integraciones clave (ej.: Business Central Big Query) garantizando consistencia contable, trazabilidad y disponibilidad.
Definir y gobernar la capa de explotación: datasets curados, definiciones métricas y soportes para informes en Looker (Tesorería, Contabilidad, Fiscal, etc.).
Desarrollar o coordinar automatizaciones y data apps (ej.: app de generación de EEFF en Python + circuito de petición vía Jira).
Liderar la relación con stakeholders (Finanzas, RRHH, GIS, etc.) y traducir necesidades en especificaciones claras de datos y analítica.
Asegurar buenas prácticas en Google Cloud orientadas a analítica: Big Query, Cloud Storage, Composer, Functions.
Coordinar a un perfil externo (Data Engineer, parcial) para operación en Big Query y orquestación de ingestas con Airflow, asegurando priorización, calidad y entrega.
En el ámbito GIS, actuar como punto de apoyo técnico para automatización, extracción de datos y analítica avanzada cuando aplique.
Stack tecnológico del ambiente
Cloud Data Platform: Google Cloud
Big Query
Cloud Storage
Composer
Functions
Reporting / BI: Looker (Tesorería, Contabilidad, Fiscal)
Integración / Conectividad: Patrones ETL/ELT
Conectores tipo Fivetran (ej.: Personio Business Central)
Automatización: Python (apps internas, procesos)
Jira (gestión de demanda/flujo)
En Zemsania, creemos en la igualdad de oportunidades y en la diversidad como valores fundamentales para el éxito de nuestra organización. Por ello, garantizamos un proceso de selección basado en el mérito y sin discriminación por motivos de género, edad, discapacidad, orientación sexual, raza, religión o cualquier otra condición personal o social.
google cloud,bigquery,looker,python,sql