Ingeniero de Datos (m/h) – Data Warehouse y Arquitectura ELT

Actualmente, nuestro modelado de datos y lógica de transformación se encuentra principalmente en la herramienta de BI.
El objetivo de este puesto es construir una arquitectura de datos limpia y escalable fuera de la capa de reportes.

Como Ingeniero de Datos, serás responsable de la estructura de nuestro Data Warehouse, incluyendo la arquitectura ELT, lógica de transformación y orquestación de pipelines.

El foco está claramente en arquitectura, modelado de datos e infraestructura sostenible, más que en la creación de dashboards.

• Concepción y construcción de una arquitectura ELT moderna (desde Raw a Staging hasta Data Mart).

• Desarrollo y mantenimiento de un Data Warehouse estructurado con una lógica de transformación clara fuera de las herramientas de BI.

• Modelado de datos dentro del Warehouse (por ejemplo, Esquema Estrella, Data Vault a largo plazo, SCD2).

• Implementación de transformaciones versionadas con dbt o herramientas similares.

• Construcción y orquestación de pipelines de datos estables y automatizados (por ejemplo, con Airflow, Prefect o Dagster).

• Integración de fuentes de datos internas y externas (Tienda, ERP, CRM, Plataformas de Marketing, APIs).

• Aseguramiento de calidad de datos, monitoreo y manejo de errores dentro de la arquitectura de pipeline.

• Desarrollo técnico de la plataforma de datos con respecto a rendimiento, escalabilidad e integración en la nube a largo plazo.

• Experiencia en la construcción de Data Warehouses o arquitecturas ELT (Raw → Staging → Data Mart).

• Dominio en MS SQL Server así como consultas complejas, procedimientos almacenados y optimización del rendimiento.

• Modelado de datos estructurado (por ejemplo, Esquema Estrella, SCD2).

• Uso de dbt (o equivalente) para lógica de transformación limpia y versionada fuera de las herramientas de BI.

• Experiencia con la orquestación (Airflow, Prefect, Dagster) y construcción de pipelines estables.

• Uso habitual de Python para procesamiento de datos y lógica de pipelines.

• Comprensión de datos de seguimiento (Google Analytics, Meta Ads) y su integración en el modelo de datos.

• Uso pragmático de herramientas de BI como Power BI.

• Inglés a nivel B2.

du haces una diferencia directa e impulsas la eficiencia y el crecimiento.

b Flexible horario de trabajo y de 28 a 30 días de vacaciones.

7b Presupuesto personal para formación continua según necesidad.

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