BI Engineer / Data Engineer

Requisitos excluyentes

• Experiencia comprobable construyendo soluciones de Business Intelligence con Power BI.
• Dominio sólido de Power BI, incluyendo diseño y uso de modelos semánticos, modelamiento relacional, DAX, optimización de rendimiento y construcción de tableros escalables.
• Experiencia diseñando modelos relacionales, definiendo correctamente tablas, relaciones, cardinalidades y direcciones de filtro.
• Capacidad para identificar, explicar y evitar dependencias circulares en Power BI.
• Conocimiento práctico de seguridad a nivel de fila (Row-Level Security, RLS) en Power BI.
• Dominio avanzado de SQL para construir consultas complejas, preparar datasets y optimizar su rendimiento.
• Dominio de Python aplicado a la transformación, validación o automatización de procesos de datos.
• Experiencia levantando requerimientos con stakeholders y transformándolos en métricas, KPIs y reportería útil para el negocio.
• Experiencia aplicando buenas prácticas de documentación, calidad, despliegue y control de cambios en ambientes productivos.

Funciones del cargo

• Diseñar, construir y mantener dashboards y reportes en Power BI junto a las áreas de negocio.
• Diseñar modelos relacionales y modelos semánticos en Power BI, definiendo tablas, relaciones, cardinalidades, direcciones de filtro, métricas y reglas de negocio.
• Crear y optimizar medidas DAX, identificando y evitando dependencias circulares dentro del modelo.
• Implementar y mantener seguridad a nivel de fila (Row-Level Security, RLS) según los perfiles y necesidades del negocio.
• Construir consultas SQL complejas y optimizar la preparación y el rendimiento de los datasets.
• Utilizar Python para transformar, validar y automatizar procesos de datos.
• Desarrollar y mantener las capas de extracción, transformación y preparación de datos necesarias para las soluciones de BI.
• Levantar requerimientos con stakeholders y convertirlos en KPIs, definiciones de datos y entregables concretos.
• Asegurar la usabilidad, consistencia, escalabilidad y rendimiento de los tableros y modelos.
• Documentar y versionar los desarrollos, aplicando buenas prácticas de calidad, control de cambios y despliegue a producción.
• Coordinar con el liderazgo de datos y las áreas de negocio para gestionar prioridades, dependencias, riesgos y bloqueos.

Beneficios

En WiTi promovemos un ambiente colaborativo donde la cultura del aprendizaje es parte fundamental. Entre nuestros beneficios están:

• Plan de carrera personalizado para el desarrollo profesional.
• Certificaciones para continuar creciendo en tu carrera.
• Cursos de idiomas, apoyando el desarrollo personal y profesional.

Requisitos deseables

• Experiencia o familiaridad con Databricks.
• Haber realizado cursos o certificaciones relacionados con Databricks.
• Experiencia con Spark SQL.
• Experiencia trabajando con Data Lake o arquitecturas similares.
• Experiencia utilizando Git o herramientas de control de versiones en proyectos de datos o BI.
• Experiencia en industrias relacionadas con retail, inventario, sucursales, ventas o reportería operacional.
• Haber gestionado una iniciativa de BI de punta a punta.
• Experiencia en iniciativas regionales o con datos provenientes de diferentes países y unidades de negocio.
• Si aún no has utilizado Databricks en producción, buscamos que tengas interés y disposición para aprender la plataforma.

En WiTi conectamos talento tecnológico con proyectos de alto impacto en Latinoamérica. Trabajamos como partner estratégico de grandes compañías, construyendo soluciones digitales con foco en calidad, agilidad y resultados.

Buscamos un/a BI Engineer / Data Engineer con dominio de Power BI, SQL y Python para integrarse a una iniciativa corporativa de datos con alcance en Chile y Perú. El proyecto consolida información en un Data Lake y habilita modelos semánticos, reportería y analítica para apoyar la toma de decisiones en un ecosistema regional de movilidad y retail.

El desafío combina profundidad técnica y trabajo directo con las áreas de negocio. Transformarás requerimientos en modelos relacionales y semánticos, métricas y dashboards confiables. También implementarás seguridad a nivel de fila (RLS), optimizarás el rendimiento de los modelos y evitarás dependencias circulares.