Technical Leader (Azure & Data / AI)

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).