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STEFANINI LATAM
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Lima
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STEFANINI LATAM
Lima
En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co‑creando un futuro mejor.
Objetivo del Rol
Completar la cobertura de la capa Bronze/Silver/Gold del Data Warehouse corporativo, ampliando el alcance más allá de las tablas específicas que hoy requieren los proyectos NetSuite y Fondeadores, y preparando la base para la fase de construcción de Silver/Gold del DWH.
Responsabilidades principales
Completar el inventario de tablas fuente requeridas para Bronze.
Apoyar la remediación de tablas para habilitar carga incremental.
Diseñar y construir modelos de Silver y Gold.
Trabajar de forma coordinada bajo un único estándar arquitectónico, evitando duplicar criterios.
Implementar y mantener tests de dbt bajo los estándares y criterios de severidad definidos.
Implementar la validación de volumetría y reconciliación de datos en las capas Bronze, Silver y Gold.
3+ años de experiencia en ingeniería de datos, ETL o integración de datos.
SQL avanzado, preferentemente T‑SQL / SQL Server.
Experiencia con Microsoft Fabric o Azure Data Factory.
Experiencia con procesos de ingesta e integración desde múltiples fuentes heterogéneas.
Experiencia escribiendo o manteniendo pruebas automatizadas de calidad de datos (dbt tests, Great Expectations, o validaciones equivalentes en SQL).
Familiaridad conceptual y aplicada con estrategias de carga incremental (CDC, watermarking, columnas ROWVERSION o de auditoría).
Experiencia con control de versiones Git.
Creer para co-crear
¿Buscas un lugar donde tus ideas brillen?
Con más de 38 años y una presencia general, en Stefanini transformamos el mañana juntos. Aquí, cada acción cuenta y cada idea puede marcar la diferencia. Únete a un equipo que valora la innovación, el respeto y el compromiso.
Si eres una persona disruptiva, te mantienes en aprendizaje continuo y la innovación está en tu ADN, entonces somos lo que buscas. ¡Ven y construyamos juntos un futuro mejor!
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📌 Data Engineer PL (Lima)
🏢 STEFANINI LATAM
📍 Lima