Una compañía de seguros con 900 empleados llegó a su comité de gerencia con dos presentaciones que reportaban el mismo indicador de retención con una diferencia de once puntos. Ninguna estaba mal calculada: una tomaba los datos del sistema comercial y la otra del sistema de pólizas, y nadie había definido nunca cuál era la fuente oficial. La discusión duró cuarenta minutos y terminó sin decisión. Ese día el CIO entendió que su problema no era falta de reportes ni de herramientas de visualización: tenía cinco plataformas, un equipo de datos competente y ningún diseño que dijera de dónde viene cada cifra. Lo que faltaba era arquitectura, y la empresa llevaba dos años contratando perfiles de ejecución para un problema de diseño.
Contratar un arquitecto de datos es difícil porque el título significa cosas distintas según la empresa: en una es quien dibuja diagramas y no toca la plataforma, en otra es el ingeniero más senior del equipo. Esta guía de IT Workers desarma esa ambigüedad para un decisor no técnico: qué hace realmente un Data Architect senior, en qué se diferencia de un Data Engineer, de un Analytics Engineer y de un Head of Data, cómo se decide entre warehouse, lake y lakehouse, qué significa gobierno de datos y por qué la regulación lo volvió urgente, cuándo el cargo se justifica de verdad, cómo evaluarlo sin ser técnico, qué estructura de entrevista filtra y qué rangos de mercado considerar.
El público objetivo es Founder, CEO, CTO, CIO, Head of Data y Gerente de RRHH. Sin jerga innecesaria, sin promesas mágicas. Las recomendaciones aplican el mismo criterio que un buen arquitecto aplica a su trabajo: partir por las preguntas de negocio y por quién mantendrá lo que se diseñe. Los rangos numéricos que aparecen son referenciales de mercado 2026; el disclaimer correspondiente está al inicio del bloque que los usa.
1. Qué hace realmente un Data Architect senior
Un Data Architect senior es el dueño del plano sobre el que se construye toda la capacidad analítica de la empresa. Su trabajo central no es escribir consultas ni operar pipelines, sino decidir cómo se organiza la información para que sea confiable, encontrable y sostenible en el tiempo. Esto se descompone en cinco actividades. Primero, entiende las preguntas de negocio que la compañía necesita responder y en qué plazo. Segundo, diseña el modelo de datos: qué entidades existen, cómo se relacionan y qué definición oficial tiene cada indicador. Tercero, decide la plataforma y su topología, con criterio de costo total y no de moda. Cuarto, establece contratos entre quienes producen datos y quienes los consumen, para que un cambio en un sistema no rompa silenciosamente diez reportes. Y quinto, define el gobierno: dueños, catálogo, linaje, pruebas de calidad y clasificación de información sensible.
Lo que distingue a un arquitecto de datos senior de uno junior no es la cantidad de tecnologías que conoce, sino su criterio de costo total. El senior sabe que cada tabla nueva, cada duplicación y cada herramienta agregada implican mantenimiento durante años, y que la arquitectura más elegante es inútil si el equipo actual no puede sostenerla. El junior diseña la plataforma que le gustaría operar, no la que la empresa puede mantener. Por eso evaluarlo bien exige mirar las alternativas que descartó y por qué, no el diagrama final que presenta.
La arquitectura de datos es una decisión de negocio disfrazada de decisión técnica
Una confusión frecuente en compañías que recién ordenan su capacidad analítica es tratar la arquitectura como un asunto exclusivamente informático y delegarla sin contraparte de negocio. En la práctica, definir cuál es la fuente oficial de un indicador es una decisión de gobierno corporativo: implica que dos áreas acepten una misma definición y renuncien a su versión propia. Un buen arquitecto pasa buena parte de su tiempo alineando esas definiciones, no diseñando diagramas. Contratar un perfil incapaz de sostener esa conversación produce una plataforma técnicamente correcta que el negocio sigue sin usar, porque cada área confía en su propio archivo.
2. Data Architect vs Data Engineer vs Analytics Engineer vs Head of Data
La pregunta sobre la diferencia entre data architect y data engineer es la más frecuente al abrir una vacante de datos. Los cuatro títulos conviven en el mismo equipo, a veces se usan como sinónimos en los avisos y describen trabajos distintos. La regla mental es simple: el arquitecto dibuja el plano, el ingeniero de datos construye y opera las tuberías, el analytics engineer modela la capa de consumo para que el negocio entienda los datos, y el Head of Data conduce la estrategia y el equipo. La tabla siguiente compara las cuatro figuras en las dimensiones que importan al decidir a quién contratar.
| Dimensión | Data Engineer | Analytics Engineer | Data Architect | Head of Data |
|---|---|---|---|---|
| Foco principal | Construir y operar pipelines | Modelar la capa de consumo | Diseñar el modelo y la plataforma | Estrategia, equipo y presupuesto |
| Output típico | Ingesta, orquestación, datos disponibles | Métricas y modelos analíticos documentados | Diseño, estándares y gobierno | Roadmap de datos y resultados de negocio |
| Horizonte de decisión | Semanas | Semanas a meses | Años | Años y presupuesto anual |
| Con quién trabaja | Equipos de plataforma y producto | Analistas y áreas de negocio | Ingeniería, seguridad y negocio | Comité ejecutivo y gerencias |
| Cuándo lo necesitas | Faltan datos disponibles y confiables | Cada área calcula sus métricas distinto | Las fuentes ya no calzan entre sí | Los datos deben ser una capacidad de empresa |
En equipos pequeños, una misma persona cubre varios de estos roles, y eso es correcto mientras el número de fuentes y consumidores sea bajo. El problema aparece cuando una empresa contrata arquitectura para resolver un problema de ejecución. El error de matching más común y más caro es abrir un cargo de arquitecto cuando lo que falta es un Data Engineer que construya pipelines confiables, o cuando el dolor real es que cada área calcula sus métricas distinto y el perfil correcto es un Analytics Engineer. Si además hace falta conducción y presupuesto, la conversación es sobre un Head of Data, y la banda se calibra con la guía salarial tech.
Warehouse, lake y lakehouse explicados sin jerga
Un data warehouse guarda información ya ordenada y modelada para consulta analítica: es más caro por unidad almacenada y muy rápido para reportería. Un data lake guarda datos crudos en su formato original: es barato y flexible, pero sin gobierno se convierte en un depósito donde nadie encuentra nada. Un lakehouse combina ambos enfoques, con almacenamiento barato y capas de estructura encima. Para un decisor no técnico, lo relevante no es la etiqueta sino el criterio con que el candidato elige: un buen arquitecto justifica su decisión por volumen real, latencia que el negocio necesita, costo mensual estimado y capacidad del equipo que lo mantendrá. Quien responde con una marca antes de preguntar por el contexto está vendiendo, no diseñando.
3. Cuándo una empresa necesita un arquitecto de datos
La señal más clara de que se necesita arquitectura es que la empresa ya no confía en sus propias cifras. Antes de abrir el cargo conviene revisar señales operativas concretas que distinguen un problema de diseño de uno de ejecución.
- Dos áreas reportan números distintos para el mismo indicador y nadie sabe cuál es el oficial.
- Cada proyecto analítico parte reconstruyendo los mismos datos desde cero.
- El costo de la nube crece más rápido que el uso real de la plataforma.
- Un cambio en un sistema operacional rompe reportes que nadie sabía que dependían de él.
- La empresa no puede responder con certeza qué datos personales tiene y dónde están almacenados.
La regla práctica es que la arquitectura se justifica cuando hay varias fuentes que ya no calzan y más de un equipo consumiéndolas con definiciones propias. Con una sola fuente y un equipo chico, contratar diseño es agregar una capa sobre un problema que aún no existe. Ese desperdicio silencioso de un perfil caro mal asignado es lo que IT Workers documenta en el análisis del costo oculto de un puesto tech vacante, y el impacto de equivocarse en el perfil está cuantificado en la guía sobre el costo de una mala contratación tech.
El factor regulatorio: datos personales con plazo
Hay un impulsor adicional que en Chile dejó de ser opcional. La nueva normativa de protección de datos personales, aprobada en 2024, entra en vigencia a fines de 2026 y crea una agencia con facultades de fiscalización y sanción. En términos prácticos obliga a la empresa a saber qué datos personales tiene, dónde viven, quién accede a ellos y con qué finalidad los trata. Esa exigencia es exactamente el trabajo de gobierno que un arquitecto de datos diseña: catálogo, clasificación de información sensible, linaje y control de accesos. Las compañías que llegan a la fecha sin ese diseño descubren que el cumplimiento no se resuelve con un documento, sino rehaciendo la forma en que sus sistemas guardan y comparten información. Cuando el componente de seguridad pesa tanto como el de datos, conviene revisar además la guía para contratar un perfil de seguridad.
4. Cómo evaluar a un Data Architect sin ser técnico
La buena noticia para un decisor no técnico es que las competencias que definen a un gran arquitecto de datos se evalúan sin escribir una sola consulta. Lo que se evalúa es criterio de diseño y capacidad de justificar decisiones, no vocabulario. Cuatro competencias permiten distinguir a un perfil senior de uno mediocre, y todas se juzgan pidiendo un caso concreto del pasado en vez de opiniones generales.
- Modelado y criterio de diseño: explica por qué separó o unió entidades y qué problema futuro evita. Un buen perfil describe el trade-off; uno débil describe el resultado como si fuera obvio.
- Decisión de plataforma por costo total: justifica su elección con volumen, latencia y costo mensual estimado. Un buen perfil da números; uno débil da marcas.
- Gobierno, calidad y datos personales: define dueños, linaje y pruebas antes de que aparezca el problema. Un buen perfil habla de gobierno sin que se lo pregunten; uno débil lo trata como burocracia.
- Traducción al negocio: conecta cada decisión técnica con una consecuencia operativa o económica. Un buen perfil convence al comité; uno débil solo convence a otros técnicos.
Green flags y red flags
Las green flags más fiables: el candidato pregunta por volumen, latencia y presupuesto antes de proponer nada; menciona quién mantendrá la plataforma; cuenta una arquitectura propia que salió mal y qué cambiaría hoy; y puede estimar el costo mensual de lo que propone. Las red flags: propone la misma solución para cualquier contexto; habla de herramientas antes que de modelo; ignora el gobierno hasta que se le pregunta; diseña plataformas que el equipo actual no puede operar; y describe su trabajo solo como diagramas, sin haber visto nunca su diseño en producción. Una guía general aplicable a cualquier perfil tech está en cómo evaluar candidatos tech siendo no técnico.
Un buen Data Architect no se reconoce por el diagrama más completo, sino porque los equipos encuentran datos confiables sin preguntarle a nadie y porque el costo de la plataforma es explicable. Contratar por lista de herramientas, en lugar de por criterio de modelado y gobierno, es el error que después se paga rehaciendo la arquitectura completa.
Pablo Herrera · Founder & IT Headhunter en IT Workers5. Estructura de entrevista recomendada para un Data Architect
Una entrevista de arquitectura improvisada premia al candidato que dibuja más rápido, no al que decide mejor. Un proceso estructurado con etapas claras y un scorecard común reduce el sesgo y hace comparables a los candidatos. La estructura siguiente cubre las cuatro competencias y reparte la evaluación entre varios evaluadores con foco distinto, incluyendo al área de negocio que consumirá la plataforma.
| Etapa | Qué evalúa | Duración | Conduce |
|---|---|---|---|
| 1. Screening inicial | Trayectoria, alcance real y fit de seniority | 30 min | Recruiter o hiring manager |
| 2. Caso de diseño de arquitectura | Criterio, alternativas descartadas y costo total | 60 min | CTO, Head of Data o líder técnico |
| 3. Profundidad de modelado y gobierno | Modelo, contratos de datos, calidad y linaje | 60 min | Data Engineer senior o arquitecto interno |
| 4. Comportamental | Influencia sin autoridad, conflictos, fracasos | 45 min | Head of People o gerencia del área |
| 5. Conversación con un área consumidora | Traducción al negocio y foco en el usuario interno | 30 min | Líder de finanzas, comercial u operaciones |
El caso de diseño de arquitectura es la etapa más reveladora. En lugar de un ejercicio abstracto, conviene plantear un problema real de la compañía: unificar la definición de un indicador que hoy dos áreas calculan distinto, o preparar la plataforma para responder qué datos personales existen y dónde. Lo que se observa no es la respuesta correcta —no hay una— sino el proceso: si pregunta por volumen y presupuesto antes de proponer, si nombra alternativas y explica por qué las descarta, si considera quién mantendrá el diseño y si reconoce lo que no sabe. La etapa de profundidad de modelado y gobierno baja eso al detalle, y la conversación con un área consumidora valida algo que ninguna prueba técnica captura: si esta persona puede explicar sus decisiones a quienes financian la plataforma. Para diseñar la parte práctica sin caer en ejercicios irrelevantes sirve el criterio de la guía sobre pruebas técnicas y ejercicios de evaluación.
El scorecard común
Cada etapa debe terminar con una evaluación escrita sobre criterios definidos de antemano, no con un comentario verbal del tipo "sabe mucho". Un scorecard común permite que cinco evaluadores juzguen al mismo candidato con la misma vara y que la decisión final se tome sobre evidencia comparable. La metodología completa está en la guía de scorecard de contratación tech, base para definir las competencias de arquitectura que cada evaluador va a puntuar.
6. Rangos de sueldo de un Data Architect
La renta de un arquitecto de datos varía fuerte según industria, volumen de información y alcance real del cargo, por lo que cualquier número es un orden de magnitud y no una oferta. Aun así, conocer los rangos de mercado evita dos errores frecuentes: ofrecer por debajo y no atraer perfiles con arquitecturas reales en el cuerpo, u ofrecer por encima sin necesidad. La tabla siguiente entrega rangos referenciales brutos mensuales del mercado tech regional 2026.
Los rangos que siguen son estimaciones referenciales de mercado 2026 elaboradas en base a procesos gestionados por IT Workers y no constituyen una oferta ni una garantía de compensación para ningún rol o empresa específica. Varían por industria, volumen de datos, etapa de la compañía y alcance real del cargo.
| Nivel | Rango bruto mensual (CLP) | Responsabilidad típica |
|---|---|---|
| Data Architect (3-5 años en datos) | $3.500.000 – $5.000.000 | Diseña dominios acotados con guía |
| Senior Data Architect | $5.000.000 – $7.000.000 | Dueño del modelo y la plataforma |
| Principal / Lead Data Architect | $7.000.000 – $9.500.000 | Define estándares transversales |
| Head of Data / CDO | $8.000.000 – $13.000.000 | Estrategia, equipo y presupuesto |
| Chief Data & Analytics Officer | $13.000.000+ | Datos como capacidad de empresa |
Banca, seguros, retail con alto volumen transaccional y compañías con exigencias regulatorias tienden a pagar en el extremo superior de cada rango, porque la competencia por arquitectos con experiencia en gobierno es intensa. El desglose por rol específico está en la guía detallada del sueldo de un Data Architect, y para calibrar cargos vecinos sirven el sueldo de un Data Engineer, el sueldo de un Analytics Engineer y el sueldo de un Head of Data o CDO. Al momento de hacer la oferta, el criterio para estructurarla y cerrarla está en la guía sobre cómo estructurar una oferta tech.
7. Errores comunes al contratar arquitectos de datos y cómo IT Workers acelera el proceso
Después de gestionar búsquedas de perfiles de datos en compañías de banca, seguros, retail y salud, los errores que arruinan una contratación de arquitectura se repiten con claridad. Casi todos son evitables con un diagnóstico honesto antes de abrir el cargo.
Los cinco errores más frecuentes
- Contratar arquitectura para un problema de ejecución. Abrir un cargo de diseño cuando lo que falta es capacidad de construcción. El síntoma es un arquitecto que termina operando pipelines y renuncia a los ocho meses.
- Buscar por lista de herramientas. Filtrar candidatos por tecnologías específicas en vez de por criterio de diseño y costo total. Las herramientas cambian cada tres años; el criterio no.
- Ignorar el gobierno hasta que aparece la auditoría. Postergar catálogo, linaje y clasificación de datos personales hasta que una exigencia regulatoria obliga a improvisar en semanas lo que debió diseñarse en meses.
- Contratar una arquitectura huérfana. Aceptar un diseño que el equipo actual no puede mantener, sin evaluar quién lo operará cuando el arquitecto pase al siguiente proyecto.
- Dejar al negocio fuera de la evaluación. Contratar a un perfil brillante que nunca logra explicar sus decisiones a quienes financian la plataforma, con lo que cada inversión se negocia desde cero.
IT Workers ejecuta búsquedas dirigidas de Data Architects, Senior y Principal Data Architects, Data Engineers y Heads of Data con un proceso que ataca estos errores de raíz. Parte de un brief preciso que aclara si la empresa necesita arquitectura o todavía le basta con capacidad de ejecución; identifica candidatos pasivos que no responden avisos; los evalúa con un scorecard que prioriza criterio de diseño, gobierno y costo total por sobre el stack; y presenta una shortlist en pocos días. Cada colocación incluye garantía de 90 días. El enfoque general de búsqueda de perfiles de datos se describe en contratar perfiles de data engineering y en reclutamiento de perfiles de datos e inteligencia artificial.
8. FAQ: 12 preguntas que recibimos al contratar arquitectos de datos
¿Cuál es la diferencia entre un Data Architect y un Data Engineer?
El Data Engineer construye y opera los pipelines que mueven y transforman datos: ingesta, orquestación, procesamiento y disponibilidad diaria. Su trabajo es de ejecución y se mide en pipelines confiables. El Data Architect define el modelo sobre el que corren esos pipelines: qué entidades existen, cómo se relacionan, dónde vive cada dato, quién es su dueño, qué tecnología de almacenamiento se usa y bajo qué reglas de gobierno. La regla mental es que el arquitecto de datos dibuja el plano y el ingeniero de datos construye. En equipos pequeños la misma persona hace ambas cosas, y eso está bien hasta que el volumen de fuentes y consumidores obliga a separar el diseño de la construcción.
¿Cuál es la diferencia entre un Data Architect y un Head of Data?
El Head of Data o CDO es un rol de liderazgo: define la estrategia de datos de la compañía, arma el equipo, negocia presupuesto y responde ante el comité ejecutivo por el valor que generan los datos. El Data Architect es un rol técnico senior sin necesariamente tener gente a cargo: es el dueño del diseño técnico, de los estándares de modelado y de las decisiones de plataforma. Una empresa puede tener arquitecto sin Head of Data si el CTO asume la conducción, y puede tener Head of Data sin arquitecto si el equipo es chico. Confundirlos produce ofertas mal calibradas: se busca un líder y se entrevista a un técnico, o al revés.
¿Qué hace exactamente un Data Architect senior?
Un Data Architect senior diseña cómo fluye y se organiza la información de la compañía de punta a punta. Define el modelo de datos y los estándares de modelado, decide la plataforma de almacenamiento y su topología, establece contratos entre quienes producen y quienes consumen datos, diseña el gobierno (catálogo, linaje, calidad, dueños y clasificación de datos sensibles) y traduce necesidades de negocio en decisiones técnicas defendibles. Lo que distingue al senior es que decide con criterio de costo total: sabe que cada tabla, cada duplicación y cada herramienta agregan mantenimiento durante años. Su métrica de éxito es que analistas y equipos de producto encuentren datos confiables sin pedir ayuda.
¿Cuándo una empresa necesita realmente un arquitecto de datos?
Como regla práctica, el cargo se justifica cuando hay varias fuentes de datos que ya no calzan entre sí y más de un equipo consumiéndolas con definiciones distintas. Las señales concretas son claras: dos áreas reportan cifras diferentes para el mismo indicador, nadie sabe cuál es la fuente oficial de una métrica, el costo de la nube crece más rápido que el uso, o cada proyecto de analítica parte reconstruyendo los mismos datos. Con una sola fuente y un equipo pequeño, el hire correcto suele ser un Data Engineer o un Analytics Engineer. Contratar arquitectura demasiado pronto agrega diseño sobre un problema que aún no existe y encarece la estructura sin retorno.
¿Qué diferencia hay entre data warehouse, data lake y lakehouse?
Un data warehouse guarda datos ya ordenados y modelados para consulta analítica: es caro por unidad de almacenamiento y muy rápido para reportería. Un data lake guarda datos crudos en su formato original: es barato y flexible, pero sin gobierno se convierte en un pantano donde nadie encuentra nada. Un lakehouse combina ambos enfoques: almacenamiento barato con capas de estructura y transacciones encima. Para un decisor no técnico lo relevante no es la etiqueta sino el criterio: un buen arquitecto justifica su elección por costo total, volumen real, latencia que el negocio necesita y capacidades del equipo que lo va a mantener, no por la moda del mercado.
¿Qué es gobierno de datos y por qué importa al contratar?
El gobierno de datos es el conjunto de reglas que define quién es dueño de cada dato, cómo se documenta, cómo se mide su calidad, quién puede acceder a él y qué pasa con la información sensible. En la práctica se materializa en un catálogo, en linaje que muestra de dónde viene cada indicador, en pruebas de calidad automatizadas y en clasificación de datos personales. Importa al contratar porque la nueva regulación chilena de protección de datos personales entra en vigencia a fines de 2026 y obliga a saber qué datos personales tiene la empresa y dónde están. Un arquitecto que no habla de gobierno deja a la compañía expuesta a un riesgo que no es técnico sino legal.
¿Cómo se evalúa a un Data Architect sin ser técnico?
Un decisor no técnico evalúa a un arquitecto de datos por su razonamiento, no por su stack. Cuatro competencias se juzgan sin escribir consultas: modelado y criterio de diseño (explica por qué separó o unió entidades y qué problema evita), decisión de plataforma por costo total (justifica su elección con números y no con marcas), gobierno y calidad (define dueños, linaje y pruebas antes de que el problema aparezca) y traducción al negocio (conecta cada decisión técnica con una consecuencia operativa). La pregunta más reveladora es pedir una arquitectura que diseñó y salió mal, con lo que cambiaría hoy y por qué.
¿Qué red flags revelan a un mal Data Architect en la entrevista?
Las red flags más fiables: propone la misma arquitectura para cualquier problema sin preguntar por volumen, latencia ni presupuesto; habla de herramientas antes que de modelo de datos; no menciona gobierno, dueños ni calidad hasta que se le pregunta; diseña plataformas que el equipo actual no puede mantener; y no puede estimar el costo mensual de lo que propone. Otra señal de alerta es el candidato que describe su trabajo solo como diagramas y documentos, sin haber acompañado nunca la implementación ni haber visto su diseño en producción. Un buen arquitecto de datos parte por las preguntas de negocio y por quién mantendrá lo que dibuja.
¿Un Data Architect necesita saber de inteligencia artificial?
No necesita entrenar modelos, pero sí debe entender qué exige la analítica avanzada de su arquitectura. Los proyectos de inteligencia artificial fallan más por datos que por algoritmos: sin datos históricos confiables, sin linaje y sin control de calidad, cualquier modelo produce resultados que nadie puede auditar. Un arquitecto competente diseña pensando en esos consumidores: datos versionados, features reutilizables, trazabilidad de qué se usó para entrenar y control de datos personales dentro de los conjuntos. Contratar un arquitecto ciego a la analítica avanzada obliga a rehacer la plataforma dos años después, cuando la empresa quiere pasar de reportería a predicción.
¿Cuánto gana un Data Architect en el mercado tech?
Los rangos varían por industria, volumen de datos y alcance real del cargo, por lo que cualquier número es referencial. Como orden de magnitud bruto mensual en el mercado tech regional 2026: un Data Architect con tres a cinco años de experiencia en datos suele moverse entre 3,5 y 5 millones de pesos; un Senior Data Architect entre 5 y 7 millones; un Principal o Lead Data Architect entre 7 y 9,5 millones; y un Head of Data o CDO entre 8 y 13 millones según tamaño del equipo y alcance. Banca, seguros, retail con alto volumen transaccional y compañías con exigencias regulatorias tienden a pagar en el extremo superior. Son rangos referenciales, no una oferta.
¿Cuáles son los errores más comunes al contratar un Data Architect?
Cinco errores se repiten. Contratar arquitectura cuando el problema real es de ejecución y lo que faltaba era un Data Engineer. Buscar el perfil por lista de herramientas en vez de por criterio de diseño y costo total. Ignorar el gobierno de datos hasta que aparece una exigencia regulatoria o una auditoría. Contratar a alguien que diseña plataformas que el equipo actual no puede mantener, dejando una arquitectura huérfana. Y no involucrar al área de negocio en la evaluación, con lo que se contrata a un técnico brillante que nunca logra explicar sus decisiones a quienes financian la plataforma.
¿Cómo ayuda IT Workers a contratar un Data Architect?
IT Workers es una consultora B2B de headhunting tech que ejecuta búsquedas dirigidas de Data Architects, Senior y Principal Data Architects, Data Engineers y Heads of Data. El proceso parte de un brief preciso que aclara si la empresa necesita arquitectura o todavía le basta con capacidad de ejecución, identifica candidatos pasivos que no aplican a avisos, los evalúa con un scorecard que prioriza criterio de diseño, gobierno y costo total por sobre el stack, y presenta una shortlist en pocos días. Cada colocación incluye garantía de 90 días. Para empresas no técnicas, además, traduce las decisiones de arquitectura de datos a criterios de negocio comprensibles para la gerencia.
¿Necesitas contratar un Data Architect?
Conversación estructurada de 20 minutos para definir si el problema es de arquitectura o de ejecución, el nivel correcto y el perfil que lo resuelve. Recomendación honesta sin venta forzada. Shortlist en pocos días con garantía de 90 días.
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