Misión:
Administrar, optimizar y asegurar la plataforma de bases de datos y el entorno analítico de datos empresariales, incluyendo soluciones modernas como SAP Datasphere, Databricks y arquitecturas tipo Data Lake. El DBA es responsable del diseño, mantenimiento, respaldo, rendimiento y disponibilidad de los sistemas de datos que sirven como base para los reportes y tableros dinámicos corporativos.
Responsabilidades:
Administrar y optimizar plataformas de datos empresariales, con enfoque en soluciones cloud y modernas (SAP Datasphere, Databricks, Azure Synapse, etc.).
Participar en la definición, diseño y mantenimiento de un data lake corporativo como fuente centralizada de datos estructurados y no estructurados.
Gestionar la disponibilidad, integridad, seguridad y rendimiento de las bases de datos utilizadas por soluciones analíticas y de BI como PowerBI y SAP Analystics Cloud.
Diseñar y mantener flujos de datos y procesos de ingesta (ETL/ELT) para integrar múltiples fuentes (ERP, CRM, sensores IoT, archivos externos, etc.).
Coordinar respaldos, recuperación ante desastres, y mantenimiento proactivo de entornos de bases de datos.
Trabajar en estrecha colaboración con equipos de BI, analítica, ciencia de datos y seguridad para garantizar que los datos estén disponibles y sean confiables.
Automatizar tareas administrativas y optimizar consultas y estructuras para mejorar tiempos de respuesta.
Establecer controles de acceso y políticas de seguridad en las plataformas de datos.
Documentar la arquitectura de datos, los procesos de ingesta y la estructura de los datasets disponibles.
Participar en proyectos de transformación digital y migración a la nube.
Requisitos:
- Licenciatura en Tecnologías de la Información, Ingeniería en Sistemas, Informática o afín.
- Mínimo 3 a 5 años en administración de bases de datos, con al menos 1 año en entornos cloud o de análisis avanzado de datos.
- Experiencia en manejo de entornos como SAP Datasphere, Databricks, Azure Data Lake, AWS Lake Formation o similares.
- Conocimientos sólidos en modelado de datos, estructuras relacionales y no relacionales.
- Administración de bases de datos SQL (SQL Server, PostgreSQL, Oracle) y NoSQL (Delta Lake, MongoDB, etc.).
- Herramientas de integración de datos (Data Factory, Informática, Talend, etc.).
- Lenguajes: SQL avanzado, Python (deseable), Spark/Scala (deseable).
- Arquitecturas tipo Data Lake, Lakehouse y Data Warehouse.
- Gobierno de datos, calidad de datos y seguridad.