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Technical Leader (Azure & Data / AI)

niryu · Remote, Mexico

RemoteImported listingfull-time7 days ago

About The Role

El Rol: Liderar técnicamente la definición, arquitectura, revisión y supervisión de soluciones end-to-end enfocadas en datos, analítica e inteligencia artificial, asegurando la alineación entre los requerimientos del cliente y los estándares de iData. Actúa como el referente consultivo principal del cliente y del equipo interno, participando activamente en la gestión de conversaciones estratégicas, toma de decisiones, arquitectura y gobernanza técnica. El TL supervisa la calidad del código, orienta las mejores prácticas de CI/CD e infraestructura y facilita la resolución de bloqueos sin enfocarse en el desarrollo directo de código. Carga Operativa: 80% - Gestión Consultiva, Cliente y Equipo: Reuniones ejecutivas, diseño y sustentación de arquitectura, alineación con stakeholders, coordinación con equipos del cliente (ej. redes/seguridad), liderazgo técnico y ceremonias ágiles. 20% - Supervisión Técnica y Arquitectura: Revisión y supervisión de código fuente (code reviews), definición de infraestructura como código (IaC), soporte técnico a arquitectura y optimización de soluciones. Responsabilidades: Relación Consultiva y Gestión Ejecutiva (Cliente): Actuar como interlocutor técnico estratégico. Dirigir discusiones de arquitectura, gestionar expectativas, sostener conversaciones difíciles y guiar al cliente en decisiones técnicas de alto valor. Diseño e Integración de Arquitectura Cloud & Datos: Diseñar arquitecturas sólidas en Azure (80-90% del ecosistema), con integración de plataformas de datos (Databricks / Fabric) y patrones de Inteligencia Artificial (RAG, Agentes, AI Foundry). Supervisión y Revisión de Código: Auditar y supervisar la calidad del código desarrollado por el equipo (Python, SQL, PySpark, JS/TS, C#/.NET), velando por las buenas prácticas y estándares sin necesidad de realizar desarrollo directo. Implementación de Redes y Seguridad Aplicada: Diseñar e implementar con IaC (Terraform) la conectividad segura de la plataforma de datos (Private Endpoints, Hub-Spoke, Private Link) articulándose con el equipo de red del cliente. DevOps e Infraestructura como Código (IaC): Promover e implementar prácticas de integración y despliegue continuo (CI/CD) e infraestructura automatizada mediante Terraform o Bicep. Liderazgo Técnico y Mentoría: Guiar al equipo asignado, resolver bloqueos, hacer seguimiento a entregables y asegurar la excelencia técnica en la ejecución. Gobierno y Cumplimiento Básico: Aplicar conceptos fundamentales de gobernanza de datos, seguridad y buenas prácticas de desarrollo seguro. Requisitos: Educación y Formación Académica Título Profesional: Ingeniería de Sistemas, Computación, Electrónica, Datos o carreras afines. Formación Complementaria: Cursos o conocimientos en Arquitectura de Datos, Liderazgo Tecnológico, Gobierno de Datos o Estrategia Cloud. Experiencia Laboral Entre 7 y 10 años de experiencia general en tecnología, con experiencia comprobada liderando soluciones de arquitectura de datos/cloud e interactuando de forma directa con clientes. Competencias Técnicas: Nube & Redes Azure (Avanzado - 80/90% del trabajo): Dominio amplio del ecosistema Azure. AWS / GCP (Deseable): Nivel conceptual para entender equivalencias y sostener conversaciones multinube con clientes. Redes Cloud: Comprensión clara e implementación en Terraform de esquemas tipo Hub-Spoke, Private Link, Private Endpoints (para Storage, Databricks, SQL) e integración con redes corporativas. Datos & Analítica Databricks vs. Microsoft Fabric: Dominio fuerte en al menos una de las dos plataformas con base sólida en Apache Spark/PySpark. Se valora la disposición para aprender la otra herramienta según requerimiento del proyecto. Inteligencia Artificial Aplicada (Conceptos e Integración) Entendimiento de arquitecturas de IA Generativa: RAG (Retrieval-Augmented Generation), KAG, CAG, integración con Azure AI Search y Azure OpenAI / AI Foundry, considerando aspectos de seguridad e integración con la plataforma de datos. (No se requiere ser especialista puro en IA; las brechas específicas se pueden nivelar internamente). Lenguajes de Programación (Nivel Revisión y Supervisión) Principales: Python, SQL, PySpark. Secundarios / Desarrollo Web: JavaScript / TypeScript (React, Angular, Next.js). Ocasionales: C# / .NET. (Nota: El TL no codifica en el día a día, pero debe contar con la capacidad técnica para auditar, revisar PRs y supervisar código en estos stacks). Estándares y Normativas (Nivel Conceptual / Plus) Conocimiento general y de contexto sobre normativas y marcos como OWASP (evaluación de código), ISO y SOX. (Saber qué son y su propósito es suficiente; no se exige nivel especialista).

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