Apache Superset · Oracle · Sql | Freelance (Sabiñánigo)

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13 sep
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Atmira
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Sabiñánigo

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Buscamos un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un sistema de pricing vibrante e inteligencia de negocio en entornos retail de alto volumen. La persona seleccionada será el referente técnico de la arquitectura de datos: desde la ingesta de fuentes operacionales (ERP, POS, e-commerce, footfall) hasta la exposición de datos listos para consumo por modelos de ML y herramientas de BI. Es esencial asegurarse de que cumple con los requisitos como solicitante para este puesto; por favor, lea atentamente la información a continuación. El rol requiere dominio profundo de Databricks como plataforma central y sólido conocimiento de la arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold), así como experiencia en modelado de datos dimensional y capacidad para trabajar con Azure Data Factory como orquestador de pipelines. Responsabilidades principales ● Diseño y evolución de la arquitectura Medallion (Bronze → Silver → Gold) sobre Databricks / Delta Lake. ● Definición de estándares de ingesta, particionado, compactación y versionado de tablas Delta.



● Gobierno de la plataforma: Unity Catalog, gestión de permisos, linaje de datos y calidad (Great Expectations o similar). ● Evaluación y decisión de patrones de procesamiento: batch, micro-batch (Structured Streaming) y near real-time según el caso de uso. ● Diseño de modelos dimensionales (esquemas estrella y copo de nieve) orientados a casos de uso de pricing, forecasting y personalización. ● Definición de tablas de hechos y dimensiones: transacciones POS, catálogo de productos, maestro de tiendas, calendario promocional. ● Colaboración con el equipo de ML para diseñar y mantener el feature store sobre la capa Gold. ● Documentación del modelo de datos en un catálogo semántico accesible para usuarios de negocio y analítica. ● Construcción de pipelines de ingesta desde fuentes heterogéneas: ERP (SAP u otros), POS, APIs de e-commerce, feeds de Retail Media, NPS. ● Uso de Azure Data Factory para

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