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Data Architect Sr

Role overview

Qualifications

  • 4+ years of experience in data, with hands-on experience
  • Solid experience with SQL Server and SSIS
  • Proven experience in data migrations from on-prem to cloud
  • Solid dimensional modeling, especially Kimball

Responsibilities

  • Design the target architecture of the data platform: ingestion, storage, transformation, serving, and governance
  • Define the migration path from SQL Server / SSIS / SSAS to cloud technology, combining lakehouse and DWH as appropriate
  • Establish modeling, quality, lineage, and data governance standards
  • Mentor the Data Engineer and review implementations

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Job description

Arquitecto de Datos Senior
Modalidad: 100% remoto (cualquier país), trabajando en horario Argentina (ART) | Seniority: Senior (4+ años)

Contexto del rol

Buscamos un Arquitecto de Datos Senior para liderar la evolución de una plataforma de datos actualmente
basada en SQL Server + SSIS + SSAS hacia una arquitectura moderna en cloud. El perfil deberá definir la
arquitectura target, planificar la migración por fases, establecer estándares técnicos y guiar al Data Engineer,
sosteniendo en paralelo las necesidades analíticas actuales del cliente: reporting, modelos de churn y
segmentación.
El stack target todavía no está cerrado. El cliente cuenta con infraestructura AWS, pero se busca un perfil con
criterio agnóstico, capaz de evaluar alternativas y recomendar la mejor arquitectura para el caso de negocio.

  • Industria: aseguradora. Proyecto de modernización de plataforma de datos y migración progresiva desde stack
    legacy on-prem hacia cloud/lakehouse/DWH moderno.

Responsabilidades principales

  • Diseñar la arquitectura target del data platform: ingesta, almacenamiento, transformación, serving y
    gobierno.
  • Definir el camino de migración desde SQL Server / SSIS / SSAS hacia tecnología cloud, combinando
    lakehouse y DWH cuando corresponda.
  • Establecer estándares de modelado, calidad, lineage y gobierno de datos.
  • Diseñar patrones reutilizables de pipelines y orquestación.
  • Definir estrategia de reemplazo o evolución del semantic layer de SSAS, incluyendo cubos tabulares / MDX, en el nuevo stack.
  • Trabajar con stakeholders del cliente, traduciendo necesidades de negocio a soluciones técnicas.
  • Mentorear al Data Engineer y revisar implementaciones.
  • Habilitar casos de uso analíticos avanzados como modelos de churn, segmentación y reporting.
  • Evaluar alternativas tecnológicas con criterio agnóstico, considerando que el stack target aún no está cerrado.
  • Balancear evolución cloud con convivencia temporal del stack legacy.

Requisitos (must-have)

  • 4+ años de experiencia en data, con experiencia hands-on y no únicamente arquitectura conceptual.
  • Experiencia sólida con SQL Server y SSIS para convivir con el stack legacy del cliente.
  • Experiencia comprobable en migraciones de datos desde on-prem hacia cloud.
  • Python productivo.
  • Airflow productivo.
  • Modelado dimensional sólido, especialmente Kimball.
  • Entendimiento de OBT (One Big Table) y criterios de uso.
  • Experiencia con Cloud Data Warehouse moderno: Redshift, Snowflake, BigQuery o Synapse.
  • Conocimiento/experiencia en arquitectura lakehouse: Databricks, Delta Lake o Iceberg.
  • Diseño de pipelines escalables y observables.
  • Fundamentos de gobierno de datos: calidad, lineage y catálogo.
  • Seguridad en cloud: IAM, encryption y RBAC.
  • Capacidad de interactuar con stakeholders no técnicos y traducir necesidades de negocio a soluciones de datos.
  • Capacidad de tomar decisiones con incertidumbre y justificar trade-offs.
  • Disponibilidad para trabajar 100% remoto en horario Argentina.

Diferenciales / Deseables

  • AWS hands-on: S3, Glue, Redshift, Athena, EMR, Lake Formation (diferencial fuerte por infraestructura
    existente del cliente).
  • Haber diseñado pipelines para modelos de churn: feature engineering, training, scoring y monitoring.dbt.
  • DataOps / CI-CD para datos: Git, Terraform, testing de pipelines.
  • Streaming / event-driven: Kafka o Kinesis.
  • Certificaciones AWS, Azure o GCP en data.
  • Experiencia específica reemplazando o modernizando SSAS / semantic layer.
  • Experiencia en gobierno de datos con catálogos, lineage y estándares de calidad.
  • Inglés técnico de lectura, no mandatorio.

Soft skills

  • Comunicación clara con stakeholders no técnicos.
  • Liderazgo técnico y capacidad de mentoría.
  • Orientación a negocio e impacto.
  • Autonomía para definir arquitectura con información incompleta.
  • Criterio para priorizar fases de migración y reducir riesgo operativo.
  • Capacidad de documentar decisiones y estándares.
  • Disciplina para trabajar remoto en coordinación con horario Argentina.

Compensación y Beneficios

  • Pago en dólares estadounidenses (USD). 
  • Modalidad full-time. Duración inicial de 5 meses, con posibilidad de
    continuar de forma indeterminada. 
  • Ingreso inmediato.

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MR

Marcus Rivera

Chief Revenue Officer

m.rivera@company.com
linkedin.com/in/marcusrivera
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