Dexter Technologies Inc. es un proveedor líder de servicios de selección y reclutamiento. Durante más de dos décadas, hemos puesto a innumerables profesionales a trabajar en oportunidades emocionantes. Estamos orgullosos de que muchos de ellos hayan sido promovidos a puestos de mayor responsabilidad: gestión, alta dirección y puestos de liderazgo ejecutivo.

 

Estamos buscando activamente candidatos cualificados para el siguiente puesto para nuestro cliente, que es un líder del sector:

 

 

 

 

Este puesto es un híbrido, que conecta la ingeniería de datos y la inteligencia empresarial. Dedicarás parte de tu tiempo a escribir y optimizar SQL — construyendo tablas de staging, vistas y modelos de hecho/dimensiones — y parte de tu tiempo construyendo modelos semánticos e informes en Power BI. Vigilando nuestras canalizaciones de datos programadas, te encargarás de la solución de problemas de primera línea cuando algo falle. Trabajarás estrechamente con el Gerente Senior de Datos y Analítica, y con los grupos de interés del negocio de Finanzas, Operaciones y otras funciones que dependen de datos precisos y bien modelados.

Esto encaja perfectamente con alguien que busca amplitud — verdadera responsabilidad en toda la pila de datos — en un equipo lo suficientemente pequeño como para que tu trabajo importe visiblemente.

 

Responsabilidades clave

· Modelado de datos y SQL: Diseñar, construir y mantener vistas SQL, tablas de staging y modelos de hecho/dimensión en nuestro almacén de datos Azure SQL, incluyendo deduplicación y lógica de reglas de negocio (por ejemplo, enrutamiento basado en estados, conciliación multifuente).

· Modelos semánticos e informes: Construir y mantener modelos semánticos de Power BI — relaciones, medidas DAX, roles de seguridad — y los informes y paneles construidos sobre ellos para los grupos de interés del negocio y los informes a nivel de empresa.

· Soporte de canalización: Comparte la responsabilidad con el Gerente Senior de Datos y Analítica para monitorizar las canalizaciones programadas de Azure Data Factory y las actualizaciones de conjuntos de datos de Power BI. Responder a fallos y realizar la resolución básica de problemas.

· Modificaciones en la oleoducción: Realiza pequeñas modificaciones en las tuberías existentes para adaptar a nuevos o cambiantes requisitos empresariales, a medida que vayas familiarizándote con las herramientas.

· Asociación empresarial: Colaborar con pymes empresariales para traducir las solicitudes de informes y la lógica de negocio (estructuras de comisiones, reconocimiento de ingresos, reglas de inventario, etc.) en modelos de datos precisos y bien documentados.

· Documentación: Redactar y mantener documentación para modelos de datos, definiciones de métricas y lógica de informes para que la línea y propiedad de los datos queden claras más allá de cualquier persona.

· Estándares y calidad: Sigue y ayuda a desarrollar los estándares del equipo en cuanto a convenciones de nombres, estilo DAX y diseño semántico de modelos a medida que maduran las prácticas del equipo.

Conocimientos y habilidades

· 3+ años en un puesto centrado en datos (ingeniero analítico, desarrollador de BI, analista de datos o similar) con trabajo práctico en SQL — cómodo con CTEs, funciones de ventana y lectura/escritura de vistas complejas y multifuente.

· Experiencia sólida en Power BI más allá del formato de informes: has construido modelos semánticos desde cero y escrito DAX que implican CALCULATE, filtrar contexto y transiciones de contexto, no solo agregaciones básicas.

· Fundamentos del modelado dimensional (esquemas estrella, dimensiones que cambian lentamente).

· Un historial de trabajo directo con los grupos de interés empresariales para traducir requisitos ambiguos o reglas de negocio en un modelo de datos funcional.

· Atención al detalle con la integridad de los datos: revisas tus uniones y sabes cómo una mala unión o un límite de fecha inclusivo pueden romper silenciosamente un informe.

· La exposición a un ERP u otro sistema empresarial central como fuente de datos (datos de pedidos, facturación o GL): entiendes que las reglas de negocio, no solo las fechas, suelen determinar cómo deben deduplicarse o clasificarse los registros.

· Comprensión de conceptos ETL/ELT y conocimiento práctico de herramientas de orquestación como Azure Data Factory u herramientas similares para automatizar pipelines de datos.

· Familiaridad con Microsoft Fabric Administration and Environment (Lakehouses, Dataflows Gen2) — no es obligatorio, pero es un punto a favor dado el enfoque de nuestra plataforma.

· Experiencia básica en Git / control de versiones.

· Python para tareas de datos.

· 3+ años en un puesto centrado en datos (ingeniero analítico, desarrollador de BI, analista de datos o similar) con trabajo práctico en SQL — cómodo con CTEs, funciones de ventana y lectura/escritura de vistas complejas y multifuente.