BI & Data Engineer: Power BI, SQL, PySpark on Fabric

Psi; Quilmes; Presencial; ARS 1.800.000 - 2.900.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Beneficio por conectividad

Capacitación y certificaciones a cargo

Plan de carrera personalizado y capaci

Día de cumpleaños libre

Kit de bienvenida

Descuentos en formación

Convenios con Unilever, Tienda Molinos

Descripción de la vacante

Psi busca un/a Consultor/a BI SSR para unirse de inmediato a un equipo tecnológico estratégico dentro de una empresa líder en soluciones para grandes corporaciones. El objetivo es fortalecer el desarrollo y mantenimiento continuo de soluciones de datos y analítica, con foco principal en la entrega de desarrollos sobre Microsoft Fabric, combinando conocimientos de ingeniería de datos y base analítica.

Desarrollar notebooks y procesos con PySpark y SQL. Orquestar cargas y pipelines de datos.

Formación

• Experiencia en desarrollo y mantenimiento de soluciones de datos y analítica.
• Dominio de PySpark y SQL para procesamiento de datos y notebooks.
• Conocimientos profundos de Microsoft Fabric y Power BI (excluyente).

Responsabilidades

• Desarrollar notebooks y procesos con PySpark y SQL.
• Orquestar cargas y pipelines de datos.
• Modelar y preparar los datos para consumo analítico.
• Construir soluciones y armar unit tests para asegurar la calidad.
• Brindar soporte y mantenimiento a las soluciones desarrolladas.

Conocimientos

Python

PySpark

SQL

Microsoft Fabric

Power BI

Git

VS Code

Herramientas

Cloudera CDP

Azure Data Factory

BW

SAP HANA

Descripción del empleo

Psi busca un/a Consultor/a BI SSR para unirse de inmediato a un equipo tecnológico estratégico dentro de una empresa líder en soluciones para grandes corporaciones. El objetivo es fortalecer el desarrollo y mantenimiento continuo de soluciones de datos y analítica, con foco principal en la entrega de desarrollos sobre Microsoft Fabric, combinando conocimientos de ingeniería de datos y base analítica.

Desarrollar notebooks y procesos con PySpark y SQL. Orquestar cargas y pipelines de datos.