Habilidades clave: Data Modeling, Erwin, Data Lake, Lakehouse, Databricks, Oracle, Azure, Python, Spark, Data Warehouse.
Experiencia: Mínimo 3 años de experiencia en modelamiento de datos, ingeniería de datos y diseño de soluciones analíticas para Data Warehouse, Data Lake o Lakehouse.
Ubicación: Perú.
Modalidad: Híbrido (asistencia a oficina 2 a 3 veces por semana).
En Coforgeestamos buscandoMid Data Engineer / Data Modeler (#20799-7-2) con el siguiente perfil.
Responsabilidades principales
- Diseñar y desarrollar modelos de datos para soluciones analíticas y plataformas empresariales.
- Elaborar modelos dimensionales, analíticos y tabulares utilizando Erwin.
- Diseñar estructuras de datos para arquitecturas basadas en Data Lake y Lakehouse.
- Participar en el diseño y evolución de modelos en diferentes capas de Big Data.
- Construir y documentar modelos tácticos orientados al flujo de información hacia plataformas analíticas.
- Manipular, transformar y validar datos provenientes de múltiples fuentes.
- Participar activamente en ceremonias Scrum y procesos de trabajo ágiles.
- Gestionar tareas y seguimiento de actividades a través de Jira y tableros Kanban.
- Colaborar con equipos de arquitectura, ingeniería y negocio para asegurar la calidad y consistencia de los modelos implementados.
- Promover buenas prácticas de gobierno, calidad y modelamiento de datos.
Requisitos indispensables
- Mínimo 3 años de experiencia en modelamiento de datos.
- Experiencia en modelamiento dimensional.
- Experiencia en modelamiento analítico.
- Experiencia en diseño de modelos tabulares.
- Experiencia utilizando Erwin.
- Experiencia diseñando soluciones para Data Warehouse.
- Experiencia trabajando con Data Lake.
- Experiencia trabajando con Lakehouse.
- Experiencia modelando estructuras de datos para arquitecturas Big Data.
- Experiencia manipulando información en Oracle.
- Experiencia trabajando con Databricks.
- Experiencia utilizando Azure.
- Experiencia utilizando Impala.
- Experiencia utilizando Hive.
- Conocimiento de Python.
- Experiencia participando en proyectos de ingeniería de datos y analítica avanzada.
- Experiencia trabajando bajo metodologías ágiles.
- Experiencia utilizando Jira.
- Conocimiento de Scrum y Kanban.
Conocimientos técnicos
- Python.
- SSIS.
- SSAS.
- SSRS.
- Erwin.
- Power Automate.
- Azure.
- AWS.
- Google Cloud Platform (GCP).
- Data Warehouse.
- Data Lake.
- Lakehouse.
- HDFS.
- Hive.
- Apache Spark.
Bases de datos
- Oracle.
- SQL Server.
- MySQL.
- MongoDB.
- Cosmos DB.
Plataformas y herramientas
- Linux.
- Windows.
- Android.
- Power BI.
- Jira.
Requisitos deseables
- Experiencia en arquitecturas modernas de datos y analítica.
- Experiencia en entornos financieros.
- Conocimiento de gobierno de datos y calidad de información.
- Certificaciones relacionadas con Azure, AWS o Databricks.
- Experiencia en proyectos de transformación digital basados en datos.
Competencias
- Pensamiento analítico.
- Capacidad de modelamiento y abstracción.
- Resolución de problemas.
- Comunicación efectiva.
- Trabajo colaborativo.
- Orientación a resultados.
- Organización y atención al detalle.
- Proactividad.
- Aprendizaje continuo.
Publicado el: 07-10-2026.
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