Desde FRICE Consulting, empresa líder en Consultoría TI y captación de Talento Digital, desde el año 2016 tenemos operaciones en distintos países de Latinoamérica.

En este momento, para un significativo cliente que tiene operaciones en diversos países, nos encontramos en la búsqueda de un talento para el perfil:
Data Modeler
- País: Lima, Perú
- Modalidad: Híbrido
- Tiempo de asignación: 4 meses
- Jornada Laboral: Full time, lunes a viernes

Objetivo del puesto:
- Diseñar, mantener y evolucionar modelos analíticos de datos orientados a ventas, clientes, transacciones, promociones y canales, asegurando que la información disponible en la capa Gold permita generar insights accionables para áreas comerciales, planificación y marketing, dentro de una arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold). El rol actúa como puente entre negocio y datos, priorizando semántica, métricas correctas y consistencia analítica.

Responsabilidades:
- Diseñar y evolucionar modelos analíticos en la capa Gold de una arquitectura Medallion, alineados a métricas de ventas, clientes, frecuencia, ticket,



recompra y canales.
- Definir hechos y dimensiones con enfoque en consumo analítico (BI, reporting, analítica comercial).
- Traducir necesidades del negocio (ventas y clientes) en estructuras de datos claras, estables y escalables.
- Asegurar coherencia semántica de KPIs entre distintas áreas consumidoras.
- Trabajar en conjunto con ingenieros de datos para asegurar correcta transformación desde capas Bronze y Silver hacia modelos finales.
- Participar en mesas de trabajo con stakeholders comerciales para priorizar métricas, segmentaciones y casos de uso.
- Documentar modelos, definiciones de métricas y supuestos de negocio.

Requisitos:
- Formación en Ingeniería de Sistemas, Informática, Estadística o carreras afines.
- Experiencia mínima de 3 años en roles de modelamiento de datos analíticos.
- Experiencia práctica en arquitectura Medallion, especialmente en el diseño de capas Silver y Gold or

📌 Data Modeler (Lima)
🏢 FRICE Consulting
📍 Lima