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Desde KLB incorporamos un Data Engineer / Data Modeler para integrarse en nuestro cliente en proyectos estratégicos dentro del área de Data, participando en la definición del modelo de datos y del modelo de explotación que darán soporte a nuevas...

Desde KLB incorporamos un Data Engineer / Data Modeler para integrarse en nuestro cliente en proyectos estratégicos dentro del área de Data, participando en la definición del modelo de datos y del modelo de explotación que darán soporte a nuevas aplicaciones corporativas y agentes de Inteligencia Artificial sobre entorno AWS Cloud.


RESPONSABILIDADES

  • Definir y diseñar modelos de datos para nuevas aplicaciones corporativas y agentes de IA.
  • Diseñar modelos de explotación y capas de consumo orientadas a diferentes casos demuso de negocio.
  • Participar en la definición de estructuras de datos y modelos semánticos reutilizables.
  • Traducir requerimientos funcionales de negocio en soluciones de modelado de datos eficientes y escalables.
  • Garantizar la calidad, consistencia y accesibilidad de los datos para su consumo por aplicaciones y procesos analíticos.
  • Colaborar con equipos técnicos y de negocio para asegurar la correcta interpretación y utilización de la información.
  • Contribuir a la definición de buenas prácticas de modelado y gobierno del dato dentro de los proyectos.
  • Participar en iniciativas de evolución de la plataforma de datos y de los modelos de explotación asociados.


REQUISITOS

  • Experiencia demostrable como Data Engineer, Data Modeler o posiciones similares.
  • Experiencia sólida en modelado de datos conceptual, lógico y físico.
  • Conocimiento y experiencia en diseño de modelos de explotación de datos.
  • Experiencia con Snowflake, plataforma utilizada actualmente como Data Warehouse.
  • Experiencia en entornos AWS Cloud.
  • Dominio de SQL.
  • Experiencia trabajando con arquitecturas Data Warehouse (DWH) y/o Lakehouse.
  • Valorable conocimiento de ecosistemas de datos orientados al consumo por aplicaciones de Inteligencia Artificial.
  • Capacidad para comprender necesidades de negocio y transformarlas en soluciones de datos reutilizables, colaborando con equipos multidisciplinares, tanto técnicos como funcionales.
  • Capacidad de trabajo autónoma, criterio técnico y habilidades de interlocución con diferentes stakeholders.


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