Data Architect
Summary
Designs and governs data architectures for AI agents and conversational systems, defining models, quality rules, privacy, and ownership to ensure reliable, traceable data flows.
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- Definir la arquitectura y el gobierno de los datos conversacionales y de soporte a los agentes de inteligencia artificial, estableciendo las fuentes, modelos lógicos, reglas de calidad, trazabilidad, privacidad, ownership y dependencias de información necesarias para soportar la priorización de capacidades, agentes y casos de uso.
- La persona será responsable de asegurar que los datos requeridos por la solución sean identificables, confiables, gobernables, accesibles y adecuados para su uso en experiencias conversacionales y capacidades de IA.
Responsabilidades principales
- Liderar el levantamiento y caracterización de las fuentes de datos relevantes para los casos de uso priorizados.
- Definir el modelo de datos conceptual y lógico para:
- Datos conversacionales.
- Contexto de usuario.
- Perfilamiento y Cliente 360.
- Interacciones y sesiones.
- Intenciones, entidades y eventos.
- Respuestas, escalaciones y resultados.
- Metadatos de trazabilidad y auditoría.
- Identificar las fuentes maestras, sistemas de registro y propietarios de información.
- Definir el mapa de dependencias entre datos, capacidades, agentes, integraciones y casos de uso.
- Establecer criterios de calidad, completitud, consistencia, frescura, unicidad y disponibilidad.
- Definir lineamientos para el 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 los metadatos mínimos para garantizar trazabilidad, auditoría y explicación del uso de los datos.
- Documentar las dependencias de información para la priorización de agentes y capacidades.
- Evaluar las restricciones de disponibilidad, calidad, estructura y acceso de las fuentes.
- Analizar el estado del Cliente 360 y otras capacidades de datos corporativas relevantes.
- Participar en workshops con equipos de negocio, arquitectura, ingeniería, IA, seguridad y gobierno.
- Asegurar la coherencia entre el modelo de datos, la arquitectura objetivo, las integraciones y el roadmap.
- Proponer indicadores de calidad y gobierno que puedan ser medidos durante la fase de implementación.
- Identificar riesgos, supuestos, brechas y decisiones pendientes relacionadas con los datos.
Requisitos técnicos
- 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.
- Bases de datos SQL y NoSQL.
- Data lakes, data warehouses y lakehouses.
- Catálogos y metadatos.
- Calidad y observabilidad de datos.
- Linaje y trazabilidad.
- Gobierno de datos.
- Privacidad y protección de información.
- 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.
- Conocimiento de Cliente 360, CDP o plataformas de perfilamiento.
- Experiencia en sectores regulados o con información personal y sensible.
- Conocimiento de regulación colombiana sobre protección de datos personales.
Competencias
- 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.