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 cuando la dirección necesite responder preguntas que no están en ningún dashboard existente.

Automatizaciones y portal interno

Construir y mantener flujos de automatización con N8N que agilicen procesos del día a día de la compañía.
Desarrollar y mantener miniaplicaciones internas (formularios, interfaces, páginas de estado de procesos) que conecten datos con flujos de automatización, como parte del portal interno de operaciones.
Participar en la evaluación y posible evolución del portal interno actual hacia una solución más robusta y mantenible.

Orquestación, infraestructura y deuda técnica

Gestionar y monitorizar las ejecuciones de dbt en Cloud Run: programación,
orden de ejecución, alertas de fallo y notificaciones.
Gestión básica del entorno GCP en el que vive el stack de datos: permisos IAM, Cloud Storage, Cloud Scheduler.
Mantener los DAGs de Airflow existentes y migrar los desarrollos legacy hacia la nueva infraestructura, documentando la lógica de negocio en el proceso.
Documentar en Git todos los desarrollos con mensajes de commit claros, revisiones de código y despliegues a través del pipeline CI/CD existente.

Persona con 3-5 años de experiencia en roles similares.
SQL avanzado: ventanas, CTEs, optimización de consultas en entornos de data warehouse a escala.
dbt : modelado por capas, macros, tests, documentación, materializations, modelos incrementales.
Jinja y YAML como lenguajes de trabajo habitual dentro de proyectos dbt.
BigQuery: diseño de tablas, optimización de costes, particionado, clustering y gestión básica de permisos.
Python a nivel de scripting y automatización de procesos de datos.
Git: trabajo con ramas, pull requests y pipelines CI/CD. El stack ya está en Git con CI/CD - se espera que lo use desde el primer día.
GCP básico: IAM, Cloud Storage, Cloud Scheduler y Cloud Run como orquestador de dbt.
Looker o herramienta de BI equivalente: construcción de dashboards y capa semántica para autoservicio.
Metodología star schema / Kimball para el diseño de modelos dimensionales.
Uso habitual de herramientas de IA (Claude, Gemini, Copilot u otras) como parte del flujo de trabajo, no como curiosidad puntual.
Capacidad de traducir necesidades de negocio a especificaciones de datos sin intermediarios.
Mentalidad de autoservicio: construir para que otros puedan usar sin pedir ayuda constante.
Capacidad de comunicar conceptos técnicos a perfiles no técnicos de forma clara y accionable.
Actitud proactiva.

Empresa desarrolladora de soluciones tecnológicas innovadoras basadas en datos ambientales a través de gemelos digitales, enriquecidos con información local captada por nuestros dispositivos IoT.

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