Analytics Engineer Senior

Departamento de Consultoría EstratégicaSi está considerando enviar una solicitud, asegúrese de pulsar el botón de solicitar de abajo después de leer la descripción completa.(Soporte y administración del dato)Plataforma de datos en Google Cloud (BigQuery + dbt)Departamento consultoría estratégica (Soporte y administración del dato)1. Misión del puestBuscamos un perfil que nos ayude técnicamente en la construcción de nuestra nueva plataforma de datos en Google Cloud, basada en BigQuery y dbt bajo un enfoque ELT.La persona será la referencia del equipo en el nuevo stack: diseñará la arquitectura, rediseñará y migrará la lógica analítica actual, y dejará al equipo capacitado para mantenerla y evolucionarla.2. Responsabilidades principalDiseñar, construir y mantener la plataforma de datos en GCP (BigQuery) como base del modelo ELT.Liderar la adopción de dbt: estructura del proyecto, modelos, sources, tests, documentación, control de versiones (Git) y despliegue con CI/CDRediseñar y migrar a dbt/BigQuery la lógica de transformación que hoy reside en SQL Server y SSIS, aprovechando la migración para mejorar el modelo de datos.Implementar una arquitectura por capas (medallion: bronce, plata y oro) sobre BigQueryModelar y servir los datos para reporting en Power BI (nueva incorporación) y MicroStrategy (existente).Asegurar la calidad, consistencia y gobierno del dato: tests, freshness, linaje y documentaciónOptimizar el rendimiento y el control de costes en BigQuery.Apoyar durante la transición en el entorno actual (Oracle, SSIS) y transferir conocimiento al equipo para que se incorpore al nuevo stack.3. Requisitos imprescindibles.Experiencia demostrable como Analytics Engineer o Data Engineer senior.SQL avanzado y sólido criterio de modelado de datos (modelado dimensional).Experiencia real con BigQuery: optimización de consultas, particionado, clustering y control de costes.Dominio de dbt: modelos, sources, tests, snapshots, macros/Jinja y documentación.Conocimiento de la arquitectura por capas (medallion / bronce-plata-oro) y su implementación con dbt.Git y CI/CD aplicados a proyectos de datos.Power BI: modelado semántico, DAX y conexión a fuentes en la nube.4. Requisitos valorables.Capacidad de leer e interpretar lógica existente en SSIS para rediseñarla (no se requiere ser experto en SSIS).SQL en Oracle.Servicios de GCP más allá de BigQuery: Cloud Composer (Airflow), Dataform.Nociones de MicroStrategy.Inglés (lectura técnica y comunicación).5. Competencias y perfil personal.Autonomía y criterio para arrancar una plataforma desde cero y tomar decisiones de arquitectura.Capacidad de mentoría y transferencia de conocimiento al resto del equipo.Buenas prácticas: documentación, testing y trabajo ordenado.xqysrnhComunicación con perfiles de negocio y orientación a la entrega de valor.

Experiencia demostrable como Analytics Engineer o Data Engineer senior. SQL avanzado y sólido criterio de modelado de datos (modelado dimensional). Experiencia real con BigQuery: optimización de consultas, particionado, clustering y control de costes. Dominio de dbt: modelos, sources, tests, snapshots, macros/Jinja y documentación. Conocimiento de la arquitectura por capas (medallion / bronce-plata-oro) y su implementación con dbt. Git y CI/CD aplicados a proyectos de datos. Power BI: modelado semántico, DAX y conexión a fuentes en la nube.

1. Requisitos valorables. Capacidad de leer e interpretar lógica existente en SSIS para rediseñarla (no se requiere ser experto en SSIS). SQL en Oracle. Servicios de GCP más allá de BigQuery: Cloud Composer (Airflow), Dataform. Nociones de MicroStrategy. Inglés (lectura técnica y comunicación).

2. Competencias y perfil personal. Autonomía y criterio para arrancar una plataforma desde cero y tomar decisiones de arquitectura. Capacidad de mentoría y transferencia de conocimiento al resto del equipo. Buenas prácticas: documentación, testing y trabajo ordenado. xqysrnh Comunicación con perfiles de negocio y orientación a la entrega de valor.