Job Role: Google Cloud Platform Data Architect
Location: Detroit, MI
Hire-type: Contract
Experience: 8+ yearsย |ย Detroit, MI (mandatory) โ Remote up to 50% travelย ย
Python
Google Cloud Platform Native
Data Warehousing
BigQuery
Data Modeling
ETL / ELT Pipelines
ABOUT THE ROLE
As a Google Cloud Platform Data Architect at DataFactZ you will own the end-to-end design of cloud-native data warehouse and data platform solutions on Google Cloud. You will define data architecture standards, establish data modeling patterns, and lead the design of scalable ingestion and transformation pipelines โ working hands-on with engineering teams to deliver production-grade data systems for enterprise clients.
ย
KEY RESPONSIBILITIES
โขย ย ย ย ย ย Architect enterprise data warehousing solutions on Google Cloud Platform using BigQuery as the primary analytical platform, including logical and physical data model design
โขย ย ย ย ย ย Design and implement data modeling patterns:ย star schema, snowflake, data vault, and wide-table approaches optimized for BigQuery performance and cost
โขย ย ย ย ย ย Define lakehouse architectures across BigQuery and Cloud Storage using Parquet, Avro, and ORC formats with appropriate partitioning and clustering strategies
โขย ย ย ย ย ย Lead the design of batch and streaming ingestion pipelines using Dataflow (Apache Beam), Dataproc (PySpark), Pub/Sub, and BigQuery Data Transfer Service
โขย ย ย ย ย ย Establish transformation layer standards using dbt or Python-based ELT patterns within BigQuery
โขย ย ย ย ย ย Design pipeline orchestration frameworks using Cloud Composer (Airflow) for complex multi-step workflows
โขย ย ย ย ย ย Define data governance standards:ย schema management, data lineage, access controls, and partitioning policies across Google Cloud Platform projects
โขย ย ย ย ย ย Lead technical discovery with client stakeholders, produce architecture decision records, and translate business requirements into data platform designs
โขย ย ย ย ย ย Mentor data engineers and ensure adherence to architecture standards across delivery teams
ย
REQUIRED SKILLS
โขย ย ย ย ย ย Python:ย Advanced proficiency for pipeline development, data transformation scripts, and Google Cloud Platform SDK/API integrations
โขย ย ย ย ย ย Google Cloud Platform expertise:ย Deep hands-on experience with BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Composer, and Cloud SQL
โขย ย ย ย ย ย Data warehousing:ย Proven experience designing enterprise-scale data warehouses with dimensional and vault modeling techniques
โขย ย ย ย ย ย Data modeling:ย Strong ability to design logical and physical models for analytical and operational workloads on BigQuery
โขย ย ย ย ย ย ETL/ELT pipelines:ย Designing and overseeing large-scale batch and streaming data pipelines for structured and semi-structured data
โขย ย ย ย ย ย SQL:ย Expert-level BigQuery SQL including window functions, nested/repeated fields, partitioning, and query optimization
โขย ย ย ย ย ย Leadership:ย Ability to lead architecture decisions, align cross-functional teams, and mentor engineers
ย
PREFERRED
โขย ย ย ย ย ย Google Cloud Platform certifications:ย Professional Data Engineer or Professional Cloud Architect
โขย ย ย ย ย ย Experience with dbt Cloud for BigQuery transformation and documentation
โขย ย ย ย ย ย Familiarity with data catalog tools:ย Dataplex, Data Catalog, or Collibra on Google Cloud Platform
โขย ย ย ย ย ย Exposure to real-time analytics patterns using BigQuery streaming inserts or Bigtable