Modelador de datos

Esta es una posición remota.
Diseñe modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos (diagramas ER, esquemas dimensionales/en estrella, Data Vault cuando corresponda) para dominios de datos intermedios: programación y nominaciones de tuberías, mediciones y asignaciones volumétricas, recopilación y procesamiento, inventario de terminales/almacenamiento, tarifas e informes regulatorios, y contratos comerciales. Sea propietario de la estrategia de capas Bronce → Plata → Oro en asociación con ingeniería de datos: defina lo que pertenece a la fase cruda/puesta en escena frente a las entidades comerciales conformadas frente a los hechos y dimensiones de la capa de presentación. Cree y mantenga modelos dimensionales (diseño de hechos/dimensiones, estrategia SCD tipo 1/2, claves sustitutas versus claves naturales, dimensiones conformadas en todas las unidades de negocios) para el consumo de informes y análisis. Asóciese con ingenieros de datos para traducir modelos en fuentes dbt, modelos de preparación y mercados, y revise las relaciones públicas para verificar el cumplimiento de los estándares de modelado y denominación. Defina y mantenga el diccionario de datos empresariales, la documentación de relaciones entre entidades y los metadatos a nivel de columna (definiciones comerciales, valores válidos, linaje de datos) para áreas temáticas intermedias. Evalúe los sistemas de origen incorporados a través de Informatica IDMC/CDIR y dbt, y modele cómo se reconcilian en una única vista conformada. Liderar revisiones de modelos de datos con las partes interesadas del negocio (comerciales, de programación, contables, regulatorias) para validar que los modelos representen correctamente contratos, asignaciones y relaciones volumétricas. Apoyar la gestión de datos maestros para entidades centrales de referencia midstream (activos, medidores/puntos de medición, contratos, contrapartes, listas de tarifas). Contribuir a la gobernanza de datos: convenciones de nomenclatura, estándares de modelado, reglas de calidad de datos y procesos de administración. Evaluar el impacto de nuevas fuentes de datos o cambios comerciales (nuevos sistemas de canalización, adquisiciones, cambios regulatorios) en modelos existentes y proponer estrategias de evolución de esquemas que eviten romper con los consumidores intermedios. Calificaciones requeridas Más de 5 años de experiencia en modelado de datos (conceptual, lógico, físico), incluido el modelado dimensional y el diseño normalizado/3NF. Experiencia directa en midstream de petróleo y gas: exposición práctica a al menos uno de: programación/nominaciones de oleoductos, mediciones y asignaciones volumétricas, equilibrio de gas/líquidos, operaciones de terminales o almacenamiento o informes regulatorios. Sólidos conocimientos de SQL y experiencia en modelado para un almacén de datos en la nube (Snowflake, Redshift, BigQuery o similar). Experiencia práctica con dbt (o un marco de transformación comparable): comprende cómo los modelos se traducen en dependencias, pruebas y documentación de fuente()/ref(). Conocimiento sólido del modelado dimensional estilo Kimball (esquema de estrella, dimensiones que cambian lentamente, dimensiones conformadas, hechos sin hechos) y cuándo usar Data Vault o 3NF en su lugar. Experiencia con herramientas de modelado de datos (erwin, ER/Studio, SqlDBM, dbdiagram o similares) y producción de diagramas ER claros para audiencias técnicas y comerciales. Se siente cómodo trabajando directamente con PYMES empresariales para extraer y formalizar reglas comerciales en un modelo de datos; esta función requiere traducir conocimientos operativos ambiguos en esquemas estructurados, no solo implementar una especificación que se le haya entregado. Comprensión de los fundamentos de la gobernanza de datos: gestión de metadatos, linaje de datos, reglas de calidad de datos y administración. Calificaciones preferidas Experiencia con Informatica IDMC (o herramientas de replicación ETL/ELT y CDC similares) y comprensión de cómo los patrones de ingesta (por lotes frente a CDC) afectan el diseño del modelo posterior. Experiencia con Airflow u otra plataforma de orquestación, y cómo el diseño DAG afecta la actualización de los datos y la gestión de dependencias para los modelos. eres dueño. Exposición a la arquitectura de medallón/casa del lago (Bronce/Plata/Oro) y las ventajas y desventajas de superponer modelos de negocios conformados versus la ingestión cruda. Experiencia previa en una capacidad de gobierno de datos o administrador de datos.

Publicado originalmente en Himalaya

Fuente: Himalaya (https://himalayas.app/companies/elfonze-technologies/jobs/data-modeler?utm_source=api)