DBA Senior (SQL Server & Databricks)

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