Data Architect

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Stefanini LATAM

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10,000+ employees

Founded 1987

💼 Consulting

📦 Logistics

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

Stefanini LATAM is a technology solutions provider with over 30 years of experience in digital transformation. The company focuses on integrating innovative technological solutions for businesses to enhance their operational models and customer experiences through automation, artificial intelligence, cybersecurity, and data analytics. Stefanini collaborates with clients to identify opportunities for optimization and growth, ensuring that businesses can adapt to the evolving digital landscape effectively.

📋 Description

• Definir la arquitectura y el gobierno de los datos conversacionales y de soporte a los agentes de inteligencia artificial, estableciendo fuentes, modelos lógicos, reglas de calidad, trazabilidad, privacidad, ownership y dependencias de información. • Asegurar que los datos requeridos por la solución sean identificables, confiables, gobernables, accesibles y adecuados para experiencias conversacionales y capacidades de IA. • Liderar el levantamiento y caracterización de fuentes de datos relevantes para los casos de uso priorizados. • Definir modelos de datos conceptuales y lógicos para datos conversacionales, contexto de usuario, Cliente 360, interacciones, sesiones, intenciones, entidades, eventos, respuestas, escalaciones, resultados y metadatos de trazabilidad y auditoría. • Identificar fuentes maestras, sistemas de registro y propietarios de información. • Definir dependencias entre datos, capacidades, agentes, integraciones y casos de uso. • Establecer criterios de calidad, completitud, consistencia, frescura, unicidad y disponibilidad. • Definir lineamientos para ciclo de vida, versionamiento, conservación y eliminación de datos. • Identificar datos personales, sensibles, confidenciales o regulados. • Diseñar principios de privacidad, minimización, segregación y uso autorizado de la información. • Definir roles y responsabilidades de gobierno: data owners, data stewards, custodios y consumidores. • Diseñar metadatos mínimos para trazabilidad, auditoría y explicación del uso de datos. • Documentar dependencias de información para priorizar agentes y capacidades. • Evaluar restricciones de disponibilidad, calidad, estructura y acceso de las fuentes. • Analizar el estado de Cliente 360 y otras capacidades corporativas de datos. • Participar en workshops con equipos de negocio, arquitectura, ingeniería, IA, seguridad y gobierno. • Asegurar coherencia entre modelo de datos, arquitectura objetivo, integraciones y roadmap. • Proponer indicadores medibles de calidad y gobierno durante la implementación. • Identificar riesgos, supuestos, brechas y decisiones pendientes relacionadas con los datos.

🎯 Requirements

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Datos, Ciencias de la Computación, Estadística o carreras afines. • Experiencia profesional en arquitectura de datos, gobierno de datos o diseño de plataformas de información. • Experiencia en definición de modelos conceptuales, lógicos y físicos. • Experiencia con arquitectura de datos empresarial y ecosistemas distribuidos. • Experiencia con Microsoft Azure. • Conocimiento de modelado relacional y dimensional. • Conocimiento de bases de datos SQL y NoSQL. • Conocimiento de data lakes, data warehouses y lakehouses. • Conocimiento de catálogos y metadatos. • Conocimiento de calidad y observabilidad de datos. • Conocimiento de linaje y trazabilidad. • Conocimiento de gobierno de datos. • Conocimiento de privacidad y protección de información. • Conocimiento de datos de interacción digital y conversacional. • Capacidad para analizar fuentes heterogéneas, APIs, eventos y repositorios documentales. • Experiencia documentando arquitectura, decisiones, dependencias y principios de gobierno. • Capacidad para traducir necesidades de negocio en estructuras y reglas de datos. • Deseable: experiencia en datos para IA generativa, agentes o soluciones conversacionales. • Deseable: conocimiento de Cliente 360, CDP o plataformas de perfilamiento. • Deseable: experiencia en sectores regulados o con información personal y sensible. • Deseable: conocimiento de regulación colombiana sobre protección de datos personales. • Pensamiento sistémico y capacidad de abstracción. • Rigurosidad en el análisis y la documentación. • Capacidad para gestionar ambigüedad y dependencias. • Comunicación clara con equipos técnicos y funcionales. • Orientación a gobierno, calidad y trazabilidad. • Capacidad para influir y construir acuerdos entre diferentes áreas.