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Un grupo internacional con foco en Data & AI busca un/a Data Architect Senior con perfil híbrido de Data Engineering + GenAI. El rol combina diseño y mantenimiento de arquitecturas de datos cloud a gran escala con desarrollo de soluciones de IA generativa (RAG, LLMs, NLP, agentes inteligentes).No espere a enviar su solicitud después de leer esta descripción; se espera un granvolumen de candidaturas para esta oportunidad.Sobre el rolTrabajarás transversalmente con equipos técnicos y de negocio, definiendo estándares de gobierno y calidad del dato, optimizando el procesamiento y llevando a producción casos de uso de GenAI. Rol de referente técnico con impacto directo en la estrategia data & AI de la organización.Lo que harásDiseñar y mantener arquitecturas de datos cloud a gran escala.Desarrollar pipelines ML end-to-end, con foco en sistemas RAG multimodales y agentes inteligentes.Diseñar y mantener DAGs con Cloud Composer o Airflow.Optimizar consultas en BigQuery (rendimiento, particiones, costes) y equivalentes en AWS (Athena, Glue).Desarrollar librerías y soluciones en Python (posible uso puntual de Java o Node.Js).Definir estándares de gobierno y calidad del dato, así como buenas prácticas de desarrollo.Llevar soluciones GenAI a producción desde ideación hasta monitorización continua.Coordinar transversalmente con múltiples equipos, ofreciendo soporte técnico experto.Identificar y explorar oportunidades emergentes de GenAI y presentar propuestas de valor.Imprescindibles5+ años en desarrollo y optimización de código Python + SQL, manejando grandes volúmenes de datos.Trayectoria probada como Data Architect o Senior Data Engineer, liderando proyectos complejos a gran escala.Dominio avanzado de al menos uno de estos clouds en producción:GCP: BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer.AWS: Lambda, S3, Glue, Athena.Exposición real al otro cloud (aunque sea como secundario) para poder navegar arquitecturas multicloud.Experiencia práctica y profunda implementando soluciones GenAI en producción: sistemas RAG, LLMs, NLP, agentes.Diseño y mantenimiento de DAGs con Cloud Composer o Airflow.Optimización de consultas de alto rendimiento en BigQuery (o equivalente).Español nativo + inglés fluido.Suma puntosScala, PySpark, Snowflake y dbt para procesamiento y transformación.Data Mesh y Docker.Herramientas BI: Quicksight, Tableau, Metabase.Experiencia previa en sector bancario o servicios financieros.CI/CD en GitLab.CondicionesModalidad: freelance vía Shakers.Duración: 12 meses con alta probabilidad de extensión.Ubicación: 100% remoto desde España.En Shakers nos ocupamos de la gestión del proyecto, la facturación y el acompañamiento durante toda la colaboración. Tú te centras en diseñar arquitecturas de datos y llevar GenAI a producción real. xhfqzwm Hay opciones de teletrabajo/trabajo desde casa disponibles para este puesto.