DBA Senior (SQL Server & Databricks)

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DBA Senior (SQL Server & Databricks) +5 a 8 años en administración de bases de datos Experiencia comprobable con SQL Server Enterprise +2-3 años en plataformas Big Data / Databricks Ingeniería en Sistemas, TI o afín Habilidades Técnicas SQL Server (Core) • Administración avanzada de SQL Server (2012 – 2022) • Configuración de alta disponibilidad: • Always On Availability Groups • Failover Clustering • Replicación (Transactional, Snapshot, Merge) • Performance tuning: • Query optimization • Indexing strategies • Execution plans • Seguridad: • Roles, permisos, encryption (TDE) • Auditorías y compliance • Backup & Recovery: • Estrategias PITR (Point-in-Time Recovery) • Automatización de respaldos • Troubleshooting: • Blocking, deadlocks, waits analysis Databricks / Big Data • Desarrollo en Apache Spark (PySpark / SQL / Scala) • Manejo de Delta Lake • Optimización de pipelines en Databricks • Medallion Architecture (Bronze / Silver / Gold) • Integración con: • Azure Data Factory / Synapse • APIs y fuentes externas • Manejo de clusters: • Autoscaling • Cost optimization • Data governance: • Unity Catalog • Data lineage Data Engineering & Integración • ETL/ELT pipelines • Modelado de datos: • OLTP y OLAP • Star/Snowflake schema • Migración de datos: • On-prem → Cloud • Orquestación de workflows • Manejo de grandes volúmenes (Big Data) Cloud (Deseable / Clave) • Azure (preferente): • Azure SQL • Azure Data Lake • Azure Databricks • AWS (deseable): • S3 + Databricks • Infraestructura como código (IaC) básico Herramientas • SQL Server Management Studio (SSMS) • Azure Data Studio • Databricks Workspace • Git (control de versiones) • PowerShell (automatización) • Azure DevOps / CI-CD • Monitoring: • Azure Monitor • Log Analytics • SQL Profiler / Extended Events Responsabilidades • Administrar y monitorear instancias SQL Server críticas • Diseñar estrategias de alta disponibilidad y DRP • Optimizar rendimiento de bases de datos y queries • Implementar pipelines de datos en Databricks • Gestionar almacenamiento en Data Lake • Liderar migraciones hacia la nube • Definir estándares de modelado de datos • Garantizar seguridad, compliance y calidad de datos • Colaborar con equipos de Data Engineering y Analytics • Mentorear perfiles Jr/Mid Soft Skills • Pensamiento analítico • Resolución de problemas complejos • Comunicación con stakeholders técnicos y negocio • Liderazgo técnico • Trabajo bajo presión (ambientes críticos) • Proactividad y ownership Originally posted on Himalayas