En el Grupo Stefanini, creemos en el poder de la colaboración. Co-creamos soluciones innovadoras en asociación con nuestros clientes, combinando tecnología de punta, inteligencia artificial y la creatividad humana. Estamos a la vanguardia de la resolución de problemas de negocio, brindando un impacto real a escala global. Al unirte a Stefanini, te conviertes en parte de un viaje global de transformación. Estamos comprometidos con crear 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 asociación, ¡la encontrarás aquí! ¡Únete a nosotros y sé parte del cambio! Modalidad 100% remota #LI-JS2 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 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 códigos y pipelines utilizando flujo de Git (Merge Requests y nociones de CI/CD vía GitLab). Crear y mantener scripts de apoyo en Python y ayudar en la comprensión de DAGs de orquestación. SQL Avanzado: Dominio de CTEs, window functions, técnicas de deduplicación, tratamiento de datos (fechas/números) y soporte a Slowly Changing Dimensions (SCD2). dbt Core en Producción: Experiencia práctica con modelos, sources, tests, seeds, snapshots, macros Jinja, materializaciones (ephemeral, incremental), contratos y uso de las funciones ref/var. Databricks: Experiencia en Unity Catalog (gobernanza de catálogos, schemas y permisos), Delta Lake, SQL Warehouse y Spark SQL. Modelado de Datos: Experiencia con modelado dimensional (Star Schema) orientado a alto rendimiento en Power BI. 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 DAGs. Inglés: Nivel técnico (mínimo B2) para lectura y escritura de 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 ejecutar dbt. Conocimiento de datos de SAP ECC, enfocados en los módulos PM (órdenes, avisos, objetos técnicos) y CO (costos, liquidación) o pipelines vía BODS. Conocimientos en arquitectura AWS (S3) y Lakehouse Federation. 🍛 Vale de alimentación o vale comida; 👨🏼🎓 Descuento 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.
