Data Engineer💡

¿Quiénes somos?🙂

En APIUX nos identificamos como una fábrica de talento con una fuerte orientación de negocio donde continuamente brindamos espacios a las nuevas generaciones para mostrar y desarrollar ideas, conocimientos, y exponer modelos de negocio innovadores enfocados en cubrir siempre, con una propuesta de valor, las necesidades de nuestros clientes.

¿Qué hacemos?

Posicionamos al mejor talento, dándole un enfoque estratégico y nos esforzamos por entender a fondo la cultura y valores de cada uno de nuestros clientes para así hacer el match perfecto entre cliente y talento. Además nos aseguramos de brindar una experiencia de candidato y Employee experience ejemplar para nuestros futuros Happeners.🤟🚀

Objetivo del cargo:🎯

Diseñar, construir y optimizar la arquitectura e ingesta de datos en la nube, asegurando la escalabilidad, consistencia y disponibilidad de la información mediante el desarrollo de modelos de datos sólidos y capas semánticas en Google BigQuery , con el fin de potenciar la toma de decisiones analíticas en el negocio.

¿Cuáles serán tus funciones? 😎

• Diseño e Implementación de Ingestas: Diseñar, desarrollar y mantener pipelines (pipelines ETL/ELT) eficientes e integraciones de datos masivos desde diversas fuentes de origen.
• Modelamiento de Datos: Definir, estructurar y optimizar modelos de datos analíticos (multidimensionales/estrellas, copo de nieve o Data Vault) adaptados a las necesidades del negocio.
• Desarrollo de Capas Semánticas: Crear y gestionar capas semánticas sobre BigQuery para garantizar reglas de negocio unificadas, facilitar el consumo por parte de equipos de BI/Analytics y mejorar el rendimiento de consultas.
• Optimización y Gobernanza: Monitorear el rendimiento de consultas, optimizar particionamientos/clusters en BigQuery y asegurar buenas prácticas en el procesamiento de datos.
• Colaboración Multidisciplinaria: Trabajar junto a ingenieros, científicos de datos y analistas de negocio para traducir requerimientos analíticos en arquitecturas de datos operativas.

¿Qué esperamos de ti para hacer un buen match? 💘

• Experiencia en BigQuery: Dominio avanzado de Google BigQuery (optimización de queries, particionamiento, clustering, gestión de costos/rendimiento).
• Ingesta de Datos: Experiencia comprobable en el diseño, desarrollo y automatización de pipelines de ingesta (ETL/ELT).
• Modelamiento de Datos: Sólidos conocimientos en técnicas de modelamiento de datos para Data Warehousing y Analytics.
• Capas Semánticas: Experiencia en el desarrollo y mantenimiento de capas de consumo/semánticas para analítica de datos.
• SQL Avanzado: Manejo fluido y optimización de SQL complejo.

¿Qué te haría sumar puntitos adicionales con nosotros?😍

• Integración con Sistemas Empresariales: Experiencia en la extracción e integración de datos desde SAP .
• Procesamiento de Fuentes Heterogéneas: Manejo e ingesta de datos provenientes de archivos planos, planillas Excel y datos semiestructurados.

Modalidad de trabajo: Híbrida en oficinas de nuestro cliente.