Analytics Engineer Senior

Departamento de Consultoría Estratégica

(Soporte y administración del dato)

Plataforma de datos en Google Cloud (BigQuery + dbt)

Departamento consultoría estratégica (Soporte y administración del dato)

1. Misión del puest

Buscamos un perfil que nos ayude técnicamente en la construcción de nuestra nueva plataforma de datos en Google Cloud, basada en BigQuery y dbt bajo un enfoque ELT. La persona será la referencia del equipo en el nuevo stack: diseñará la arquitectura, rediseñará y migrará la lógica analítica actual, y dejará al equipo capacitado para mantenerla y evolucionarla.

2. Responsabilidades principal

• Diseñar, construir y mantener la plataforma de datos en GCP (BigQuery) como base del modelo ELT.
• Liderar la adopción de dbt: estructura del proyecto, modelos, sources, tests, documentación, control de versiones (Git) y despliegue con CI/CD
• Rediseñar y migrar a dbt/BigQuery la lógica de transformación que hoy reside en SQL Server y SSIS, aprovechando la migración para mejorar el modelo de datos.
• Implementar una arquitectura por capas (medallion: bronce, plata y oro) sobre BigQuery
• Modelar y servir los datos para reporting en Power BI (nueva incorporación) y MicroStrategy (existente).
• Asegurar la calidad, consistencia y gobierno del dato: tests, freshness, linaje y documentación
• Optimizar el rendimiento y el control de costes en BigQuery.
• Apoyar durante la transición en el entorno actual (Oracle, SSIS) y transferir conocimiento al equipo para que se incorpore al nuevo stack.

3. Requisitos imprescindibles.

• Experiencia demostrable como Analytics Engineer o Data Engineer senior.
• SQL avanzado y sólido criterio de modelado de datos (modelado dimensional).
• Experiencia real con BigQuery: optimización de consultas, particionado, clustering y control de costes.
• Dominio de dbt: modelos, sources, tests, snapshots, macros/Jinja y documentación.
• Conocimiento de la arquitectura por capas (medallion / bronce-plata-oro) y su implementación con dbt.
• Git y CI/CD aplicados a proyectos de datos.
• Power BI: modelado semántico, DAX y conexión a fuentes en la nube.

4. Requisitos valorables.

• Capacidad de leer e interpretar lógica existente en SSIS para rediseñarla (no se requiere ser experto en SSIS).
• SQL en Oracle.
• Servicios de GCP más allá de BigQuery: Cloud Composer (Airflow), Dataform.
• Nociones de MicroStrategy.
• Inglés (lectura técnica y comunicación).

5. Competencias y perfil personal.

• Autonomía y criterio para arrancar una plataforma desde cero y tomar decisiones de arquitectura.
• Capacidad de mentoría y transferencia de conocimiento al resto del equipo.
• Buenas prácticas: documentación, testing y trabajo ordenado.
• Comunicación con perfiles de negocio y orientación a la entrega de valor.