Título del trabajo
Data Architect Manager
Acerca de Abbott
Abbott es líder mundial en cuidado de la salud, que crea ciencia innovadora para mejorar la salud de las personas. Siempre estamos mirando hacia el futuro, anticipando cambios en la ciencia y la tecnología médica.
Trabajando en Abbott
En Abbott, puedes hacer un trabajo que importa, crecer y aprender, cuidar de ti mismo y de tu familia, ser verdaderamente quien es y vivir una vida plena. Tendrás acceso a:
Desarrollo profesional con una empresa internacional donde podrás hacer crecer la carrera que sueñas.
Una compañía reconocida como mejor lugar para trabajar en docenas de países alrededor del mundo y nombrada una de las empresas más admiradas del mundo por Fortune.
Una compañía que es reconocida como una de las mejores compañías grandes para trabajar, así como un mejor lugar para trabajar para la diversidad, las madres trabajadoras, mujeres ejecutivas y científicas.
Responsabilidades Principales
Liderazgo en Arquitectura de Datos Empresarial y Federadal
- Definir y gobernar la estrategia de arquitectura de datos empresarial que soporte un modelo de datos federado, orientado a dominios y centrado en productos.
- Establecer estándares arquitectónicos, lineamientos y patrones de interoperabilidad que permitan autonomía a los dominios manteniendo la coherencia empresarial.
- Ser responsable del mantenimiento de arquitecturas de referencia para plataformas de datos, productos de datos, integración y consumo de información para casos de uso analíticos y de IA.
- Garantizar que las arquitecturas de datos sean escalables, seguras, resilientes y alineadas con las hojas de ruta empresariales y tecnológicas.
- Diseñar y entregar modelos de datos lógicos y físicos que traduzcan procesos de negocio en estructuras listas para analítica, habilitando productos de datos y un consumo eficiente de información.
Productos de Datos, Modelado y Semántica
- Liderar la arquitectura basada en el concepto de Data as a Product, definiendo claramente la propiedad, contratos, niveles de servicio (SLAs) y estándares de ciclo de vida de los productos de datos.
- Definir y gobernar la consistencia semántica empresarial, incluyendo entidades canónicas, dimensiones compartidas, KPIs y métricas de negocio.
- Traducir requisitos de negocio y analíticos en modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos robustos.
- Promover diseños de datos centrados en el consumidor que soporten analítica, procesos operativos y consumo automatizado por sistemas.
Gestión de Datos Maestros (MDM) y Gobierno de Datos a Escala
- Diseñar arquitecturas de Gestión de Datos Maestros (MDM) y datos de referencia que equilibren la propiedad de los dominios con la consistencia empresarial.
- Definir patrones para registros maestros ("golden records"), jerarquías y datos maestros compartidos alineados a cada dominio.
- Liderar un modelo federado de gobierno de datos que abarque propiedad, administración, calidad, linaje, metadatos, controles de acceso y cumplimiento regulatorio.
- Garantizar que el gobierno de datos se incorpore mediante arquitectura, estándares, automatización y herramientas, evitando cuellos de botella centralizados.
Observabilidad de Datos y Productos de Datos
- Definir estándares arquitectónicos para la observabilidad de datos y productos de datos dentro del ecosistema federado.
- Garantizar que los productos de datos expongan indicadores medibles relacionados con calidad, actualización, completitud, disponibilidad, linaje y uso.
- Promover prácticas de monitoreo, alertamiento y confiabilidad operativa que fortalezcan la confianza en el consumo de analítica e IA.
- Impulsar la observabilidad como un habilitador clave para la adopción de analítica de autoservicio e Inteligencia Artificial.
Habilitación de Analítica, IA y GenAI
- Diseñar arquitecturas de datos que soporten analítica avanzada, aprendizaje automático (Machine Learning) e Inteligencia Artificial Generativa a escala empresarial.
- Diseñar interfaces y modelos de productos de datos que permitan la reutilización de características (features), embeddings, almacenes vectoriales (vector stores) y patrones de Recuperación Aumentada por Generación (RAG).
- Colaborar con Arquitectos Empresariales y equipos de plataforma para asegurar que los productos de datos estén preparados para IA desde su diseño.
- Definir y hacer cumplir estándares de gobierno, calidad y seguridad de los datos.
- Garantizar el cumplimiento de los requisitos regulatorios aplicables a datos en la industria farmacéutica.
- Colaborar estrechamente con los equipos de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Colaboración, Influencia y Desarrollo de Capacidades
- Actuar como asesor arquitectónico senior para líderes de dominios, plataformas y gobierno de datos.
- Mentorizar arquitectos de datos y ingenieros senior en prácticas alineadas con Data Mesh y modelos centrados en productos.
- Trabajar de manera cercana con Product Owners, analistas e ingenieros para traducir necesidades de negocio en soluciones de datos.
- Representar al Centro de Excelencia de Datos y Analítica en foros de arquitectura empresarial, promoviendo alineación entre dominios e iniciativas.
- Influir en decisiones estratégicas mediante liderazgo de pensamiento, claridad conceptual y credibilidad técnica.
Experiencia y Capacidades Requeridas
- Amplia experiencia como Arquitecto de Datos Senior o Principal en entornos empresariales grandes y complejos.
- Experiencia demostrada en la implementación de arquitecturas de datos empresariales alineadas con modelos Data Mesh o enfoques centrados en productos.
- Experiencia profunda en:
- Modelado de datos empresarial y semántica.
- Gestión de Datos Maestros (MDM).
- Patrones de integración y armonización de datos.
- Marcos de gobierno de datos federados.
- Sólida experiencia práctica en modelado y armonización de datos.
- Experiencia comprobada en el diseño y operación de productos de datos con propiedad definida, contratos y observabilidad.
- Historial exitoso escalando el gobierno de datos mediante estándares, automatización y lineamientos arquitectónicos.
- Conocimiento profundo de dominios empresariales como Comercial, Marketing, Finanzas, Operaciones o Cadena de Suministro.
- Comprensión sólida de los requisitos de datos para IA y GenAI, incluyendo features, embeddings y arquitecturas RAG.
- Excelentes habilidades de gestión de stakeholders e influencia a nivel ejecutivo.
Experiencia y Tecnologías Preferidas
Experiencia práctica en arquitecturas de datos sobre plataformas cloud nativas, incluyendo:
- AWS como plataforma principal de nube.
- Databricks como plataforma empresarial de datos.
- dbt para ingeniería analítica y transformaciones de datos.
- Experiencia con herramientas de modelado de datos (por ejemplo, Idera o equivalentes).
- Familiaridad con herramientas de observabilidad de datos (por ejemplo, Elementary o similares).
- Experiencia con catálogos de datos, administración de metadatos y soluciones de linaje.
- Conocimiento de procesos de PMO, metodologías SDLC/SLC y estándares de documentación arquitectónica.
- Experiencia en entornos farmacéuticos o de ciencias de la vida será altamente valorada.
Requisitos de Viaje
El puesto requiere viajes internacionales ocasionales para apoyar actividades clave del negocio, tales como reuniones con stakeholders, talleres de trabajo y eventos de equipo.
¿Por qué unirte al CoE de Datos y Analítica (EPD)?
- Participar activamente en la evolución de EPD hacia un modelo de Data as a Product a escala empresarial.
- Influir en la forma en que los dominios desarrollan productos de datos confiables, observables y preparados para IA.
- Operar en un nivel estratégico dentro de un Centro de Excelencia de Datos y Analítica maduro e innovador.
- Dejar una huella duradera en las capacidades de analítica e Inteligencia Artificial de EPD a través de una arquitectura de datos de alto impacto.
Siga tus aspiraciones profesionales con Abbott para obtener diversas oportunidades con una empresa que puede ayudarte a construir tu futuro y vivir tu mejor vida. Abbott es un empleador de igualdad de oportunidades, comprometido con la diversidad de los empleados.
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