Data Modeler Sr (Snowflake / Power BI)

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Perfil: Data Modeler Sr (Snowflake / Power BI)

Requerido:

• 5+ años de experiencia en modelado de datos analítico/dimensional en entornos cloud.
• Experiencia sólida y comprobable trabajando con Snowflake.
• Experiencia en:
• Colaboración con usuarios para identificar entidades, relaciones, métricas y reglas de negocio, y formalizar requerimientos ambiguos en modelos lógicos claros.
• Diseño e implementación de modelos de datos dimensionales y analíticos en Snowflake (star schema, snowflake schema, Data Vault 2.0 según el caso de uso).
• Diseño, construcción y mantenimiento de capa semántica (Snowflake Semantic Layer, dbt Semantic Layer, AtScale o similares): definición de métricas reutilizables, dimensiones conformadas, jerarquías y reglas de agregación.
• Snowflake: uso avanzado de schemas, views, secure views, dynamic tables, materialized views, clustering keys, y optimización de modelos para consumo masivo.
• SQL avanzado: creación y optimización de consultas complejas, modelado de transformaciones, y debuggeo de performance a nivel de query profile en Snowflake.
• Power BI avanzado: modelado tabular (DAX, relaciones), diseño de reportes, conexión DirectQuery/Import a Snowflake, publicación y gestión de datasets.
• Certificación en Snowflake (SnowPro Core como mínimo).
• Habilidades:
• Trabajo en equipo y comunicación efectiva.
• Innovación, creatividad y resolución de problemas.
• Inglés: Intermedio.

Deseable:

• Experiencia o conocimiento en:
• Snowflake Cortex Agents: configuración de agentes conversacionales sobre datos estructurados, definición de tools/functions que el agente puede invocar, integración con la capa semántica para respuestas en lenguaje natural.
• Otras plataformas de IA conversacional sobre datos (Tableau AI, Power BI Copilot, ThoughtSpot Sage, o asistentes custom con LLMs).
• Manejo de dbt (data build tool) para transformaciones y documentación de modelos.
• Herramientas de visualización complementarias: Tableau, Looker, Qlik o Streamlit para prototipos analíticos.
• Frameworks de gobernanza de datos: catálogos (Alation, Collibra, Atlan), linaje automatizado y políticas de acceso.
• Snowpark para lógica de transformación avanzada en Python.
• Metodologías de modelado: Kimball, Inmon, Data Vault — con criterio para elegir según contexto.
• Certificación: SnowPro Advanced Data Engineer o Architect.