Data Engineer? (Santiago)

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15 ago
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Apiux Tech
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Santiago

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Santiago

¿Quiénes somos??

En APIUX nos identificamos como una fábrica de talento con una robusto orientación de negocio donde continuamente brindamos espacios a las nuevas generaciones para mostrar y desarrollar ideas, conocimientos, y exponer modelos de negocio innovadores enfocados en cubrir siempre, con una propuesta de valor, las necesidades de nuestros clientes.

¿Qué hacemos?

Posicionamos al mejor talento, dándole un enfoque estratégico y nos esforzamos por entender a fondo la cultura y valores de cada uno de nuestros clientes para así hacer el match perfecto entre cliente y talento. Además nos aseguramos de brindar una experiencia de candidato y Employee experience ejemplar para nuestros futuros Happeners.??

Objetivo del cargo:?

Diseñar, construir y optimizar la arquitectura e ingesta de datos en la nube, asegurando la escalabilidad, consistencia y disponibilidad de la información mediante el desarrollo de modelos de datos sólidos y capas semánticas en Google BigQuery, con el fin de potenciar la toma de decisiones analíticas en el negocio.

¿Cuáles serán tus funciones??

- Diseño e Implementación de Ingestas: Diseñar, desarrollar y mantener pipelines (pipelines ETL/ELT) eficientes e integraciones de datos masivos desde diversas fuentes de origen.
- Modelamiento de Datos: Definir, estructurar y optimizar modelos de datos analíticos (multidimensionales/estrellas, copo de nieve o Data Vault) adaptados a las necesidades del negocio.
- Desarrollo de Capas Semánticas:



Crear y gestionar capas semánticas sobre BigQuery para garantizar reglas de negocio unificadas, facilitar el consumo por parte de equipos de BI/Analytics y mejorar el rendimiento de consultas.
- Optimización y Gobernanza: Monitorear el rendimiento de consultas, optimizar particionamientos/clusters en BigQuery y asegurar buenas prácticas en el procesamiento de datos.
- Colaboración Multidisciplinaria: Trabajar junto a ingenieros, científicos de datos y analistas de negocio para traducir requerimientos analíticos en arquitecturas de datos operativas.

¿Qué esperamos de ti para hacer un buen match? ?

- Experiencia en BigQuery: Dominio avanzado de Google BigQuery (optimización de queries, particionamiento, clustering, gestión de costos/rendimiento).
- Ingesta de Datos: Experiencia comprobable en el diseño, desarrollo y automatización de pipelines de ingesta (ETL/ELT).
- Modelamiento de Datos: Sólidos conocimientos en técnicas de modelamiento de datos para Data Warehousing y Analytics.
- Capas Semánticas: Experiencia en el desarrollo y mantenimiento de capas de consumo/semánticas para analítica de datos.
- SQL Avanzado: Manejo fluido y optimización de SQL complejo.

¿Qué te haría sumar puntitos adicionales con nosotros??

- Integración con Sistemas Empresariales: Experiencia en la extracción e integración de datos desde SAP.
- Procesamiento de Fuentes Heterogéneas: Manejo e ingesta de datos provenientes de archivos planos, planillas Excel y datos semiestructurados.

Modalidad de trabajo: Híbrida en oficinas de nuestro cliente.

📌 Data Engineer? (Santiago)
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📍 Santiago

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