Salario:
26.000 € - 36.000 €
Tipo de contrato:
Indefinido
Jornada:
Jornada Completa
Experiencia:
2 años de experiencia Modelado y transformación de datos
- Diseñar, construir y mantener modelos de datos en dbt sobre BigQuery siguiendo arquitectura por capas (staging, intermediate, marts) y metodología star schema / Kimball.
- Implementar modelos incrementales en dbt para tablas de gran volumen, reduciendo costes de ejecución en BigQuery.
- Mantener el linaje de datos (data lineage) documentado en dbt, de forma que cualquier cambio en una fuente pueda trazarse hasta los dashboards que impacta.
- Traducir necesidades de negocio de los equipos internos (ventas, operaciones, finanzas) en especificaciones de datos accionables y modelos reutilizables.
Calidad y gobierno del dato
- Garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad del dato corporativo: definir y mantener tests de calidad (not_null, unique, accepted_values, relationships) en dbt.
- Estandarizar datos en la capa de staging: nombres, formatos, enums, campos nulos y duplicados,
de forma que los modelos downstream no hereden problemas de origen.
- Mantener el catálogo de datos activo para que cualquier equipo sepa qué datos existen, qué significan, quién los mantiene y cuándo se actualizaron por última vez.
- Monitorizar la calidad del dato de forma continua y actuar ante anomalías antes de que impacten a los equipos o a los informes de dirección.
Business Intelligence y autoservicio
- Desarrollar y mantener dashboards e informes en Looker para las distintas áreas de la empresa, orientados a la toma de decisiones operativas y estratégicas.
- Construir la capa semántica en Looker que permita a los equipos no técnicos
- explorar datos, generar sus propias visualizaciones y exportar informes sin necesitar ayuda del equipo de datos para cada consulta.
- Formar a los usuarios internos en el uso de Looker: cómo filtrar, explorar, crear visualizaciones y leer los datos de forma autónoma.
- Realizar análisis ad hoc
📌 Data Analytics (España)
🏢 Michael Page
📍 España
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