Data Architect

Key Responsibilities:

• Design and implement end-to-end Lakehouse and Mesh architectures using Snowflake, Databricks, or Google BigQuery.
• Lead the migration of complex legacy systems into scalable cloud-native environments, focusing on reducing "analytics friction" (a core PalTech service goal).
• Build resilient, automated ETL/ELT pipelines that handle massive volumes while maintaining sub-second latency for real-time reporting.
• Implement automated quality gates (using tools like Dataplex) and ensure end-to-end data lineage that is "audit-ready" for regulated industries like Healthcare and BFSI.
• Ensure data foundations are optimized for Generative AI and predictive modeling, enabling features like natural language querying for business users.

Technical Stack & Requirements:

• Expert knowledge of AWS, Azure, or GCP data ecosystems.
• Proven mastery of Snowflake or Databricks. (PalTech is a proud Snowflake and AWS Consulting Partner).
• Deep experience with dbt, Airflow, Kafka, and Spark.
  • Hands-on experience with Master Data Management (MDM) and data privacy compliance (GDPR/HIPAA).