ProfileRequirements
Diseñar y configurar escenarios de replicación de datos mediante SAP SLT desde múltiples fuentes SAP (ECC) hacia SAP HANA Enterprise Cloud. Definir estrategias de carga inicial y replicación en tiempo real (trigger-based replication), asegurando consistencia transaccional. Monitorear y optimizar el rendimiento de los procesos de replicación, gestionando volúmenes masivos de datos. Colaborar con equipos de arquitectura, BI y negocio para entender requerimientos de datos y traducirlos en soluciones técnicas. Documentar arquitecturas de datos, flujos de integración y procedimientos operativos. Implementar controles de calidad de datos y mecanismos de reconciliación entre fuentes y destinos. Participar en iniciativas de modernización de la plataforma de datos, incluyendo la exploración de destinos cloud como Snowflake.
Responsibilities
5+ años de experiencia como Ingeniero de Datos o en roles de integración de datos en entornos SAP. Experiencia práctica con SAP SLT: configuración de servidores de replicación, mapeo de tablas, gestión de transformaciones LTRS, manejo de logging tables y troubleshooting. Conocimiento profundo de SAP HANA Enterprise: modelado de datos (calculation views, attribute views), administración básica, optimización de consultas y gestión de esquemas. Comprensión del modelo de datos de SAP ECC o S/4HANA (módulos FI, CO, MM, SD, PP u otros relevantes). Experiencia en diseño de arquitecturas de datos para entornos de replicación en tiempo real y batch. Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinarios y comunicar soluciones técnicas a audiencias no técnicas.
Additional Comments
Requisitos deseables Conocimiento de Snowflake como base de datos destino: ingesta vía stages, Snowpipe, conectores, modelado en esquema estrella/copo de nieve, optimización con clustering keys. Programación en Python para automatización de pipelines, transformaciones de datos, orquestación de procesos y scripting de monitoreo. Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning: comprensión conceptual de modelos supervisados/no supervisados, NLP, y experiencia aplicada integrando modelos en flujos de datos (feature engineering, preparación de datasets para entrenamiento, despliegue de modelos en producción). Experiencia con herramientas de orquestación (Apache Airflow, Azure Data Factory, o similares). Certificaciones SAP relevantes (SAP HANA, SAP BTP, o SAP Data Intelligence).
