En Taligent, nos guiamos por la innovación constante, la integridad y la transparencia. Comprometidos con la excelencia, fomentamos el crecimiento colaborativo y promovemos iniciativas. Nuestra cultura se centra en el aprendizaje continuo, la pasión por el cliente y la agilidad, creando un entorno donde la calidad y la adaptabilidad son fundamentales para alcanzar nuestras metas y liderar el futuro tecnológico.
Propuesta de trabajoEl puesto de Ingeniero de Datos en SAP Datasphere tiene como objetivo principal asegurar la migración y transformación eficiente de los flujos de datos desde QlikView a SAP Datasphere y SAP Analytics Cloud. Este rol es crucial para mantener la funcionalidad y accesibilidad de los tableros de BI (Business Intelligence) que el cliente utiliza actualmente, garantizando que la información sigue siendo precisa, accesible y útil para la toma de decisiones.
¿Cuáles serán tus responsabilidades?Diseño y Desarrollo: Diseñar e implementar flujos de datos robustos y eficientes en SAP Datasphere, utilizando Replicaciones de Datos, Vistas de Datos y Pipelines de Datos para la extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Modelar y estructurar los datos en SAP Datasphere utilizando Modelos Semánticos y Espacios de Diseño, garantizando la integridad y calidad de los datos, y facilitando el consumo de datos por parte de SAP Analytics Cloud. Crear Espacios de Trabajo y definir Roles y Permisos en SAP Datasphere, asegurando el acceso adecuado a los datos y la seguridad de la información. Desarrollar y mantener procesos ETL en SAP Datasphere utilizando Funciones de Transformación, Recetas y Flujos de Trabajo, optimizando el rendimiento y la eficiencia de los procesos.
Migración y Transformación: Analizar y comprender los flujos de datos y transformaciones existentes en QlikView, identificando Scripts de Carga, Modelos de Datos y Expresiones QlikView. Traducir y adaptar la lógica de los scripts QlikView a procesos ETL en SAP Datasphere, utilizando Funciones SQL, Expresiones de Cálculo y Lógica de Transformación en SAP Datasphere. Validar y verificar la precisión y consistencia de los datos migrados mediante Pruebas Unitarias, Pruebas de Integración y Comparaciones de Datos.
Colaboración y Soporte: Colaborar estrechamente con el equipo existente del cliente (QlikView) y el equipo interno de Ingeniería de Datos, facilitando el intercambio de conocimientos y la transferencia de habilidades. Proporcionar soporte y capacitación al equipo del cliente sobre SAP Datasphere y SAP Analytics Cloud, incluyendo talleres, documentación y sesiones de preguntas y respuestas. Trabajar en conjunto con los usuarios finales para comprender sus necesidades y garantizar que los tableros en SAP Analytics Cloud cumplan con sus requisitos, mediante entrevistas, encuestas y pruebas de usuario.
Optimización y Mejora Continua: Monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de datos y procesos ETL en SAP Datasphere utilizando Monitores de Rendimiento, Análisis de Logs y Herramientas de Profiling. Implementar mejores prácticas de gobierno de datos, incluyendo Catalogación de Datos, Linaje de Datos y Gestión de Metadatos en SAP Datasphere. Identificar y solucionar problemas relacionados con el rendimiento, la calidad de los datos y la seguridad mediante Análisis de Causa Raíz, Implementación de Soluciones y Pruebas de Regresión.
SAP Datasphere: Conocimiento avanzado en diseño de flujos de datos, configuración de espacios, roles y permisos.
SQL: Capacidad avanzada para escribir y optimizar consultas.
QlikView: Conocimiento básico para comprender y migrar flujos existentes.
Gobernanza de datos y optimización de costos: Conocimiento intermedio en prácticas y principios relacionados.
ETL: Experiencia en procesos de extracción, transformación y carga de datos.
Diseño de bases de datos: Conocimiento intermedio en principios y prácticas de diseño de bases de datos.
Control de calidad de datos: Experiencia en técnicas de aseguramiento y control de calidad de datos.
Excelente capacidad de comunicación: Habilidades verbales y escritas excepcionales para transmitir ideas de manera clara y concisa.
Proactividad e innovación: Capacidad para identificar oportunidades de mejora y proponer soluciones innovadoras que respondan a las necesidades del negocio.
Adaptabilidad, colaboración y flexibilidad: Habilidad para adaptarse a diferentes proyectos, nuevas tecnologías, trabajar en entornos colaborativos y responder asertivamente ante posibles cambios futuros.
Capacidad analítica: Habilidad para analizar y resolver problemas complejos de datos.
Colaboración continua: con la empresa en general
Orientación a resultados: Enfoque en la entrega de soluciones de alta calidad y en cumplimiento con los plazos establecidos.
Atención al detalle: Habilidad para asegurar la precisión y consistencia en los datos y procesos.
Gestión del tiempo: Habilidad para manejar múltiples tareas y proyectos simultáneamente, priorizando efectivamente.
Conocimiento de negocio: Comprensión de cómo las soluciones de datos impactan en el negocio y apoyan la toma de decisiones.
Beneficios que vas a recibir Modalidad de trabajo híbrida
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Capacitación y certificaciones a cargo de la empresa
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Plan de carrera personalizado | Capacitación constante
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