Descripción de la oferta
En ALOVIAConsulting estamos en búsqueda de un/a Data Engineer.
Modalidad: Híbrido (2 días presencial).
Funciones
Diseño de Dashboards y Data Storytelling (Front-End BI): consumir los modelos de datos ya estructurados para diseñar, desarrollar y desplegar paneles visuales atractivos, intuitivos y de alto rendimiento en Microsoft Power BI (uso de DAX avanzado). Garantizar que la interfaz de usuario (UI/UX del dato) facilite una lectura rápida de los KPIs estratégicos.
Gestión y ejecución de proyectos analíticos: liderar el ciclo de vida de los proyectos de reporting asignados. Participar en la toma de requerimientos iniciales con los stakeholders y la entrega final del producto conceptual, asegurando el cumplimiento de los plazos definidos en los sprints.
Gestión de demanda y consultoría funcional: actuar como consultor interno para las áreas de negocio. Analizar críticamente sus peticiones para unificar criterios, optimizar la demanda y mitigar la duplicidad innecesaria de informes dentro de la compañía.
Validación funcional y adopción del dato: asegurar que los desarrollos respondan fielmente a las lógicas de negocio solicitadas. Liderar la estrategia de capacitación a los Key Business Users para fomentar la cultura del autoconsumo de información.
Experiencia: entre 2 y 3 años liderando proyectos de Business Intelligence y desarrollando cuadros de mando en entornos corporativos.
Especialización: dominio experto en Microsoft Power BI, con fuerte foco en diseño visual, maquetación, buenas prácticas de visualización y fórmulas DAX.
Gestión de Proyectos: experiencia de trabajo bajo metodologías ágiles (Scrum/Kanban) organizadas por sprints (uso de herramientas como Asana o Azure DevOps).
Formación: Grado Universitario en ADE, Estadística, Matemáticas, Ingeniería IT o disciplinas afines.
Idiomas: Nivel de inglés medio (comprensión técnica).
Arquitectura de Datos: entendimiento conceptual de entornos Cloud (Azure Cloud / Databricks) únicamente para comprender la procedencia y la trazabilidad de los datos que consumen los reportes y los agentes.
Interés o conocimientos básicos en lenguajes como Python o R enfocado a la exploración de datos.
Ecosistema GenAI y Agentes: familiaridad conceptual o experiencia práctica en la implementación de Agentes de IA y workflows basados en LLMs.
Herramientas AI Low-Code: conocimientos en plataformas de creación de asistentes y automatización con IA (como Microsoft Copilot Studio, Power Automate AI features o similares).
Prompt Engineering: habilidad en la creación de instrucciones efectivas para optimizar el desarrollo propio (ej. generar DAX) y para guiar al usuario final en el uso de herramientas conversacionales de datos.
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