Modelador de Datos - JR029

• Colaborar con los interesados del negocio, arquitectos de datos y desarrolladores para comprender los requisitos de datos y traducirlos en modelos de datos efectivos.
• Diseñar y desarrollar modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos para el entorno del almacén de datos.
• Analizar y evaluar las estructuras de datos existentes para identificar oportunidades de mejora y optimización.
• Asegurar que los modelos de datos cumplan con las mejores prácticas, estándares y pautas de la industria.
• Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de desarrollo para implementar y validar modelos de datos en el almacén de datos.
• Realizar el perfilado y análisis de datos para identificar problemas de calidad de datos y recomendar estrategias de limpieza y corrección de datos.
• Colaborar con los equipos de gobierno de datos para asegurar el cumplimiento de los requisitos regulatorios y las políticas de gobernanza de datos.
• Documentar modelos de datos, diccionarios de datos y metadatos relacionados para una gestión y comprensión efectiva de los datos.
• Participar en revisiones de modelado de datos y proporcionar orientación a los miembros junior del equipo

Requisitos

• Más de 6 años de experiencia como modelador de datos en un entorno de almacén de datos, preferiblemente en la industria bancaria/financiera.
• Data Vault 2.0, al menos 4 proyectos y/o 3 años de experiencia en modelado de datos en Data Vault 2.0.
• Sólido conocimiento de los conceptos de modelado de datos, técnicas y mejores prácticas (por ejemplo, modelado dimensional, normalización).
• Proficiencia en herramientas de modelado de datos como ERwin, PowerDesigner, o herramientas similares.
• Sólida comprensión de los conceptos de almacenamiento de datos, procesos de ETL y metodologías de integración de datos.
• Experiencia con SQL y tecnologías de bases de datos (por ejemplo, Oracle, SQL Server, Snowflake) para el modelado y análisis de datos.
• Familiaridad con los principios de gobernanza de datos, gestión de la calidad de los datos y gestión de metadatos.
• Excelentes habilidades de análisis y resolución de problemas con la capacidad de traducir los requisitos comerciales en modelos de datos efectivos.
• Fuertes habilidades de comunicación para colaborar con equipos interfuncionales y presentar conceptos complejos tanto a los interesados técnicos como a los no técnicos.