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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.

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