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Tareas y Responsabilidades
Show originalEstamos buscando un profesional con sólidos conocimientos en datos para trabajar en la construcción y mantenimiento de pipelines, modelado de datos y desarrollo de dashboards y reportes utilizando el ecosistema Microsoft, con enfoque en Microsoft Fabric y Power BI.
Adicionalmente, esta persona deberá poseer conocimientos básicos de administración de bases de datos (DBA), apoyando en actividades de optimización y mantenimiento de entornos SQL.
Aunque el rol incluye actividades de bases de datos, el enfoque principal de la posición es ingeniería de datos y BI. Las responsabilidades de DBA representan una porción menor del alcance.
Principales responsabilidades
• Desarrollar y mantener pipelines de datos (ETL/ELT) en Microsoft Fabric
• Trabajar con Dataflows, Notebooks y Lakehouse/Warehouse
• Modelar datos para consumo analítico (star schema)
• Crear y mantener dashboards y reportes en Power BI
• Desarrollar métricas y KPIs
• Integrar diferentes fuentes de datos (APIs, bases de datos SQL, archivos)
• Optimizar el rendimiento de consultas y modelos
(DBA – rol secundario):
• Crear y optimizar índices en bases de datos SQL
• Apoyar en el mantenimiento básico de bases de datos
• Monitorear el rendimiento y sugerir mejoras simples
• Apoyar en la resolución de problemas de consultas lentas
Requisitos obligatorios
• Experiencia con Microsoft Fabric (o equivalente como Azure Synapse)
• Experiencia en ingeniería de datos
• Dominio de Power BI (DAX, modelado y visualización)
• Conocimiento avanzado de SQL
• Experiencia en la construcción de pipelines de datos
• Conocimiento en modelado de datos analíticos
+ Conocimientos básicos/intermedios de DBA:
• Creación y uso de índices
• Nociones de optimización de rendimiento en SQL
• Nociones de mantenimiento de bases de datos (consultas, bloqueos, etc.)
Diferenciales:
• Experiencia con Azure (Data Factory, Data Lake, Synapse)
• Conocimiento en Python o Spark
• Experiencia con Power BI Service
• Conocimiento en gobernanza de datos
• Experiencia con grandes volúmenes de datos
Perfil deseado
• Perfil analítico y estructurado
• Buena comunicación con áreas de negocio
• Proactividad y autonomía
• Capacidad para resolver problemas de extremo a extremo
• Atención al rendimiento y la calidad de los datos
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