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BI Engineer / Data Engineer

🏢 WiTi · 📍 Santiago, Chile · Híbrido · publicado hoy

Requisitos excluyentes
Experiencia comprobable construyendo soluciones de Business Intelligence con Power BI. Dominio avanzado de Power BI, incluyendo diseño y uso de modelos semánticos, modelamiento relacional, DAX, optimización de rendimiento y construcción de tableros escalables. Dominio avanzado de SQL para construir consultas complejas, preparar datasets y optimizar su rendimiento. Experiencia diseñando modelos relacionales, definiendo correctamente tablas, relaciones, cardinalidades y direcciones de filtro. Capacidad para identificar, explicar y evitar dependencias circulares en Power BI. Conocimiento práctico de seguridad a nivel de fila (Row-Level Security, RLS) en Power BI. Dominio básico Python aplicado a la transformación, validación o automatización de procesos de datos. Experiencia levantando requerimientos con stakeholders y transformándolos en métricas, KPIs y reportería útil para el negocio. Experiencia aplicando buenas prácticas de documentación, calidad, despliegue y control de cambios en ambientes productivos.

Funciones
Del cargo Diseñar, construir y mantener dashboards y reportes en Power BI junto a las áreas de negocio. Diseñar modelos relacionales y modelos semánticos en Power BI, definiendo tablas, relaciones, cardinalidades, direcciones de filtro, métricas y reglas de negocio. Crear y optimizar medidas DAX, identificando y evitando dependencias circulares dentro del modelo. Implementar y mantener seguridad a nivel de fila (Row-Level Security, RLS) según los perfiles y necesidades del negocio. Construir consultas SQL complejas y optimizar la preparación y el rendimiento de los datasets. Utilizar Python para transformar, validar y automatizar procesos de datos. Desarrollar y mantener las capas de extracción, transformación y preparación de datos necesarias para las soluciones de BI. Levantar requerimientos con stakeholders y convertirlos en KPIs, definiciones de datos y entregables concretos. Asegurar la usabilidad, consistencia, escalabilidad y rendimiento de los tableros y modelos. Documentar y versionar los desarrollos, aplicando buenas prácticas de calidad, control de cambios y despliegue a producción. Coordinar con el liderazgo de datos y las áreas de negocio para gestionar prioridades, dependencias, riesgos y bloqueos. Nivel: Semi Senior.

Jornada
Tiempo completo.

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