ProfileRequirements
Diseñar e implementar modelos de datos dimensionales y analíticos en Snowflake (star schema, snowflake schema, Data Vault 2.0 según el caso de uso). Liderar sesiones de descubrimiento con stakeholders de negocio para entender KPIs, métricas, reglas de negocio y jerarquías, traduciéndolas en estructuras de datos formales. Construir y mantener la capa semántica que abstraiga la complejidad técnica y permita a usuarios de negocio consumir datos con autonomía (mediante herramientas como Snowflake Semantic Layer, dbt Semantic Layer, AtScale, o similares). Definir nomenclaturas, estándares de modelado, documentación de linaje y diccionarios de datos como activos gobernados. Desarrollar y optimizar dashboards en Power BI conectados a Snowflake, asegurando rendimiento, claridad visual y alineación con los modelos semánticos definidos. Explorar e implementar Snowflake Cortex Agents y funciones de Cortex AI para habilitar consultas en lenguaje natural, búsqueda semántica y asistentes conversacionales sobre los datos modelados. Colaborar con equipos de ingeniería, arquitectura y gobierno de datos para asegurar consistencia entre la capa de ingestión y la capa de consumo.
Responsibilities
5+ años de experiencia en modelado de datos analítico/dimensional en entornos cloud. Experiencia probada modelando en Snowflake: uso avanzado de schemas, views, secure views, dynamic tables, materialized views, clustering keys, y optimización de modelos para consumo masivo. Certificación Snowflake (SnowPro Core como mínimo; SnowPro Advanced Data Engineer o Architect altamente valorada). Habilidad demostrada para facilitar conversaciones de negocio: capacidad de entrevistar usuarios, identificar entidades, relaciones y métricas, y formalizar requerimientos ambiguos en un modelo lógico claro. Experiencia diseñando o gestionando una capa semántica: definición de métricas reutilizables, dimensiones conformadas, jerarquías, y reglas de agregación que sirvan como "single source of truth" para reporting. Dominio de Power BI: modelado tabular (DAX, relaciones), diseño de reportes, conexión DirectQuery/Import a Snowflake, publicación y gestión de datasets. SQL experto: capacidad de escribir y optimizar queries complejos, modelar transformaciones, y debuggear performance a nivel de query profile en Snowflake.
Additional Comments
Experiencia con 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. Conocimiento de otras plataformas de IA conversacional sobre datos (Tableau AI, Power BI Copilot, ThoughtSpot Sage, o asistentes custom con LLMs). Experiencia con dbt (data build tool) para transformaciones y documentación de modelos. Familiaridad con herramientas de visualización complementarias: Tableau, Looker, Qlik, o Streamlit para prototipos analíticos. Conocimiento de frameworks de gobernanza de datos: catálogos (Alation, Collibra, Atlan), linaje automatizado, y políticas de acceso. Experiencia con Snowpark para lógica de transformación avanzada en Python. Metodologías de modelado: Kimball, Inmon, Data Vault — con criterio para elegir según contexto.
