En el Grupo Stefanini, creemos en el poder de la colaboración. Co-creamos soluciones innovadoras en asociación con nuestros clientes, combinando tecnología de vanguardia, inteligencia artificial y la creatividad humana. Estamos a la vanguardia en la resolución de problemas de negocio, generando un impacto real a escala global.
Al unirte a Stefanini, te conviertes en parte de un viaje global de transformación. Nos comprometemos a generar un impacto positivo no solo en los negocios, sino también en la vida de nuestros colaboradores. Si buscas una oportunidad de crecimiento profesional en una empresa que valora la innovación, el respeto, la autonomía y la colaboración, ¡la encontrarás aquí!
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Modalidad 100% remota
- Desarrollar, optimizar y mantener pipelines de transformación de datos utilizando dbt Core y Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, Spark SQL).
- Aplicar modelado dimensional (Star Schema) orientado a un consumo eficiente en herramientas de BI.
- Garantizar la calidad y la gobernanza de los datos escribiendo pruebas genéricas/singulares en dbt y realizando validaciones rigurosas entre origen y destino.
- Trabajar con autonomía a partir de fichas de reglas de negocio, identificando inconsistencias y proponiendo soluciones técnicas eficientes.
- Versionar código y pipelines utilizando el flujo de Git (Merge Requests y nociones de CI/CD mediante GitLab).
- Crear y mantener scripts de apoyo en Python y ayudar en la comprensión de los DAG de orquestación.
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SQL Avanzado: Dominio de CTEs, window functions, técnicas de deduplicación, tratamiento de datos (fechas/números) y soporte para Slowly Changing Dimensions (SCD2).
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dbt Core en Producción: Experiencia práctica con modelos, sources, pruebas, seeds, snapshots, macros Jinja, materializaciones (ephemeral, incremental), contratos y uso de las funciones ref/var.
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Databricks: Experiencia con Unity Catalog (gobernanza de catálogos, schemas y permisos), Delta Lake, SQL Warehouse y Spark SQL.
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Modelado de Datos: Experiencia con modelado dimensional (Star Schema) orientado a un alto rendimiento en Power BI.
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Versionado y Scripts: Dominio de Git (flujo de Merge Requests y nociones de CI/CD en GitLab) y Python funcional para automatizaciones y lectura de DAG.
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Inglés: Nivel técnico (mínimo B2) para leer y redactar documentación técnica.
Diferenciales:
- Experiencia previa de 5 años o más en Ingeniería de Datos.
- Orquestación con Apache Airflow (especialmente AWS MWAA) y la biblioteca Cosmos para la ejecución de dbt.
- Conocimiento de datos de SAP ECC, enfocados en los módulos PM (órdenes, avisos, objetos técnicos) y CO (costos, liquidación), o pipelines mediante BODS.
- Conocimientos de arquitectura AWS (S3) y Lakehouse Federation.
Información adicional
🍛 Vale de alimentación o vale de comida;
👨🏼🎓 Descuentos en cursos, universidades e instituciones de idiomas;
📚 Academia Stefanini: plataforma con cursos en línea, gratuitos, actualizados y con certificado;
🗣 Mentoring;
💉 Club de ventajas para consultas y exámenes;
🏥 Asistencia médica;
🦷 Asistencia odontológica;
💰 Club de ventajas y descuentos en los mejores establecimientos;
🛫 Club de viajes;
🐶 Convenio para mascotas.
Publicado originalmente en Himalayas
