Data Engineering and Platform Manager

Data Engineering and Platform Manager

Data Pipelines Platforms Quality and Reliability

Reports to: Chief Data and Analytics Officer

Department: IDEA — Intelligence, Data, Engineering & Analytics

Team structure: Dos Team Leads y cuatro Analysts en Data Platform Engineering y Data Integration & Governance

**Position Summary**

El Data Engineering and Platform Manager es el líder senior y práctico de la base de datos analítica de WBL en Azure y Databricks. Reportando al CDAO, este rol gestiona a través de dos Team Leads, cada uno responsable de dos Analysts. Data Platform Engineering construye y opera el lakehouse, pipelines, modelos de datos y servicios de plataforma; Data Integration & Governance se encarga de la ingesta analítica, controles de calidad de datos, capacidades de datos maestros/referencia y linaje. El Manager establece estándares de arquitectura e ingeniería, traduce las necesidades comerciales y de producto en capacidades de datos escalables, y se mantiene técnicamente involucrado en el diseño y la resolución de trabajos de alto impacto. El rol es responsable de una plataforma que es confiable, segura, disciplinada en costos, bien documentada y capaz de soportar puntos finales comerciales rápidos y productos analíticos a gran escala.

**Core Responsibilities**

• **Lead Data Engineering Teams**
• Gestionar, entrenar y desarrollar a dos Team Leads y cuatro Analysts, con clara propiedad, estándares técnicos, retroalimentación y responsabilidad.
• Establecer prioridades del equipo, asignar capacidad, eliminar bloqueos de entrega y mantener la cobertura operativa adecuada para servicios de datos críticos.
• Poseer la hoja de ruta de la plataforma y el plan de recursos; contratar, evaluar el rendimiento, desarrollar Team Leads y construir cobertura de sucesión para capacidades críticas de datos.
• Mantener una participación práctica regular en la entrega prioritaria.

• **Build and Operate the Data Platform**
• Supervisar la ingesta de datos, transformación, orquestación, almacenamiento y entrega desde el diseño hasta el soporte de producción.
• Trabajar hacia atrás desde los puntos finales comerciales y los requisitos del producto para definir modelos de datos listos para el negocio, esquemas, frescura y requisitos de rendimiento.
• Mantener la disponibilidad de la plataforma, rendimiento, monitoreo, escalabilidad y disciplina de costos, incluyendo respuesta a incidentes y seguimiento de causas raíz.
• Establecer la arquitectura de datos objetivo y las prioridades de modernización; traducir las necesidades del producto en compromisos de entrega y equilibrar capacidad, rendimiento, resiliencia y costo de la plataforma.

• **Govern Data Quality and Security**
• Establecer estándares para la arquitectura de datos, datos maestros/referencia, pruebas, implementación, documentación, linaje, acceso, retención y control de cambios en toda la plataforma analítica.
• Colaborar con análisis, productos de inteligencia, seguridad, infraestructura y propietarios de negocios para proporcionar datos gobernados y confiables; los propietarios de negocios definen el significado de la fuente y son responsables de las correcciones de procesos de origen.
• Poseer la ingesta de la plataforma analítica y la entrega de datos; Software Engineering se encarga de las integraciones de aplicaciones operativas.
• Acordar contratos de interfaz y enrutamiento de incidentes en límites compartidos.
• Liderar la resolución de problemas materiales de servicios de datos y debilidades de control recurrentes; acordar acciones correctivas con los propietarios de origen y socios técnicos y verificar la mejora duradera.

**Role Expectations**

Este es un rol de gerente senior con una contribución individual sustancial. Se espera que el Manager diseñe o revise personalmente modelos de datos y arquitecturas importantes, resuelva problemas complejos de pipelines y rendimiento, y se involucre en entregas críticas cuando sea necesario. Al mismo tiempo, el Manager debe construir una organización duradera a través de la contratación, entrenamiento, delegación, estándares, gestión del rendimiento y desarrollo de sucesión. Se espera que los Team Leads contribuyan de manera sustantiva a la entrega, así como supervisen a sus equipos. Analyst es el grado corporativo para el personal que realiza trabajos de ingeniería de datos e integración/gobernanza de datos.

**Appendix Provisional Performance Scorecard**

La siguiente tarjeta de puntuación es independiente de la descripción del rol central. Los pesos existentes son provisionales y requieren acuerdo después de un período base; los objetivos deben reflejar madurez, complejidad y criticidad. Evaluar controles de la plataforma y respuesta a incidentes directamente; identificar dependencias de datos de origen y acordar medidas de rendimiento compartidas de extremo a extremo con propietarios de productos e ingeniería.

**Education**

Se valora la educación relevante o la formación profesional en ciencias de la computación, ingeniería, sistemas de información, datos o una disciplina relacionada. La profundidad técnica demostrada, el liderazgo y la experiencia en entrega de producción son las principales calificaciones; un título no es obligatorio.

**Required Experience**

• Doce o más años de experiencia progresiva en ingeniería de datos, plataformas de datos o arquitectura de datos, incluyendo al menos cinco años de liderazgo de personas y experiencia significativa liderando Team Leads, gerentes o personal técnico senior.
• Éxito demostrado en la construcción, escalado o modernización material de una plataforma de datos de producción o función de ingeniería de datos.
• Debe ser capaz de entrenar a Team Leads, desarrollar talento técnico senior, asignar capacidad, establecer estándares de ingeniería, gestionar incidentes y riesgos operativos, y tomar decisiones sobre la hoja de ruta y priorización con líderes comerciales senior.
• Se requiere entrega técnica práctica reciente; este no es un rol solo de gestión.
• Experiencia en el diseño de conjuntos de datos curados o de capa dorada listos para el negocio, trabajando hacia atrás desde productos, calculadoras, APIs, informes o requisitos de soporte a la decisión en lugar de tratar la ingesta como el punto final.
• Experiencia operando plataformas de datos con grandes conjuntos de datos y requisitos de rendimiento exigentes, incluyendo optimización de consultas y modelos de datos, estrategias de particionamiento o agrupamiento, almacenamiento en caché y otras técnicas utilizadas para soportar cargas de trabajo analíticas de baja latencia.
• Experiencia integrando datos de sistemas operativos, proveedores externos, APIs, archivos y cargas por lotes mientras se gestionan contratos de datos, cambios de esquema, reconciliación, linaje y problemas de calidad de origen.
• Experiencia estableciendo gobernanza de datos pragmática dentro de una organización de ingeniería, incluyendo propiedad, controles de calidad de datos, metadatos/documentación, linaje, acceso, retención y controles de cambios en producción.
• Experiencia en servicios financieros, préstamos, crédito, cartera u otra experiencia en industrias reguladas intensivas en datos es útil pero no requerida.

**Technical Skills**

• Profunda experiencia práctica con SQL, modelado de datos dimensional y analítico, ETL/ELT, orquestación, APIs, almacenamiento y computación en la nube, pruebas automatizadas, CI/CD, observabilidad, monitoreo y gestión de incidentes.
• Fuerte capacidad práctica para diseñar y liderar la entrega en un entorno de Azure y Databricks, incluyendo patrones de lakehouse, rendimiento de carga de trabajo, confiabilidad y optimización de costos.

**Soft Skills**

• Fuerte comprensión de calidad de datos, linaje, metadatos, datos maestros/referencia, control de acceso, seguridad, retención, evolución de esquemas, gestión de cambios, ingeniería de rendimiento y gestión de costos en la nube.
• Capaz de traducir entre requisitos comerciales, requisitos de producto y arquitectura técnica y de explicar claramente los compromisos tanto a ejecutivos como a ingenieros.

**Preferred Background / Industry Experience**

• Experiencia en préstamos o servicios financieros, soporte a usuarios comerciales y reconciliación de datos preferida.

**What We Offer**

• Compensación en USD.
• Beneficios incluyen tiempo libre pagado (PTO).
• Entorno de trabajo: entorno de trabajo completamente remoto.

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