Data Architect, AI

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 8

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 25%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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VALCE Talent Solutions

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2016

🤝 B2B

🎯 Recrutamento

💼 Consultoria

B2B • Recruitment • Consulting

VALCE Talent Solutions é uma empresa especializada em nearshoring, aquisição de talentos de TI e consultoria voltada para ajudar empresas a expandirem globalmente, particularmente no México, LATAM e Estados Unidos. Eles oferecem soluções personalizadas que incluem recrutamento de talentos, gestão de força de trabalho e integração de tecnologia e inteligência artificial para aprimorar processos de negócios. Com um forte foco em consultoria estratégica, a VALCE visa conectar tecnologia, talento e resultados tangíveis, com uma robusta rede de profissionais de TI e um histórico comprovado de colocações bem-sucedidas e escalonamento de projetos.

Descrição

• Design end-to-end data architectures on the Databricks Lakehouse Platform • Build reliable, production-ready Bronze, Silver, and Gold data pipelines • Troubleshoot and tune large-scale Apache Spark jobs • Design governance models for data and AI assets • Implement role-based, row-level, and column-level access controls and data lineage • Work with AWS, Azure, or GCP cloud infrastructure • Optimize Databricks clusters, DBU usage, performance, and cloud costs • Potentially build, deploy, and monitor GenAI applications and machine learning models • Automate Databricks workflows and support streaming data ingestion and downstream BI integration

🎯 Requisitos

• Expertise in designing end-to-end data architectures using Bronze, Silver, and Gold layers • Deep understanding of distributed computing and Databricks/Spark internals • Ability to troubleshoot and tune large-scale Spark jobs using caching, partitioning, and broadcast joins • Understanding of Delta Lake ACID transactions, schema enforcement, time travel, and Z-ordering • Ability to design unified governance models for data and AI assets, including RBAC, row-level security, column-level security, and data lineage • Strong grasp of AWS, Azure, or GCP native cloud ecosystems, including VNet setups and IAM roles • Advanced SQL skills • Fluency in Python or Scala • Ability to monitor DBUs, right-size serverless and multi-node clusters, and optimize cloud costs • Advanced English • Databricks certifications, GenAI/MLflow, CI/CD and DevOps, streaming data, and BI experience are nice to have, not required