ID 10047 | Data Ingestion Engieer
- A jornada completa
Descripción de la empresa
Inetum es un grupo internacional de consultoría digital ágil. En la era post-transformación digital, nuestro propósito es permitir que cada una de las más de 27,000 personas que forman parte de nuestro equipo se renueve continuamente, viviendo de forma positiva su propio flow digital.
Con presencia en 26 países, promovemos trayectorias profesionales flexibles, innovación local y un equilibrio saludable entre la vida personal y profesional. Además, Inetum ha sido reconocida como Top Employer, certificación que avala nuestro compromiso con el bienestar, el desarrollo profesional y la excelencia en la gestión del talento.
Compromiso con la igualdad
En Inetum, promovemos un entorno de trabajo inclusivo y equitativo. Se tendrán en cuenta todos los candidatos, independientemente de su género, identidad, orientación sexual, edad, origen étnico, discapacidad u otras condiciones. Las decisiones de contratación se basan únicamente en las habilidades, competencias y valores alineados con nuestra cultura organizativa.
Nota de transparencia:
En nuestro proceso de selección utilizamos herramientas de inteligencia artificial para realizar un prefiltrado de perfiles. Estas herramientas se emplean únicamente como apoyo para el análisis y no toman decisiones de contratación, las cuales siempre son validadas por nuestro equipo de reclutamiento.
Si consideras que tu postulación fue evaluada de manera incorrecta, puedes escribirnos a:
Descripción del empleo
Skills
Hard Skills: Data Pipeline - Replication. ( Five Tran, SLT, IPC, etc), SAP HANA, Fiori
Soft Skills: Communication, Decision making, Innovation & Creativity, Problem Solving, Teamwork & Collaboration
Resource Description
Buscamos un Ingeniero de Datos Senior con experiencia comprobada en procesos de ingesta y replicación de datos desde sistemas SAP hacia SAP HANA Enterprise utilizando SAP SLT (SAP Landscape Transformation Replication Server). Esta persona será responsable de diseñar, implementar y mantener pipelines de datos robustos que aseguren la disponibilidad, integridad y rendimiento de la información para consumo analítico y operativo.
Requisitos
Requirements
Diseñar y configurar escenarios de replicación de datos mediante SAP SLT desde múltiples fuentes SAP (ECC) hacia SAP HANA Enterprise Cloud. Definir estrategias de carga inicial y replicación en tiempo real (trigger-based replication), asegurando consistencia transaccional. Monitorear y optimizar el rendimiento de los procesos de replicación, gestionando volúmenes masivos de datos. Colaborar con equipos de arquitectura, BI y negocio para entender requerimientos de datos y traducirlos en soluciones técnicas. Documentar arquitecturas de datos, flujos de integración y procedimientos operativos. Implementar controles de calidad de datos y mecanismos de reconciliación entre fuentes y destinos. Participar en iniciativas de modernización de la plataforma de datos, incluyendo la exploración de destinos cloud como Snowflake.
Responsibilities
5+ años de experiencia como Ingeniero de Datos o en roles de integración de datos en entornos SAP. Experiencia práctica con SAP SLT: configuración de servidores de replicación, mapeo de tablas, gestión de transformaciones LTRS, manejo de logging tables y troubleshooting. Conocimiento profundo de SAP HANA Enterprise: modelado de datos (calculation views, attribute views), administración básica, optimización de consultas y gestión de esquemas. Comprensión del modelo de datos de SAP ECC o S/4HANA (módulos FI, CO, MM, SD, PP u otros relevantes). Experiencia en diseño de arquitecturas de datos para entornos de replicación en tiempo real y batch. Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinarios y comunicar soluciones técnicas a audiencias no técnicas.
Additional Comments
Requisitos deseables Conocimiento de Snowflake como base de datos destino: ingesta vía stages, Snowpipe, conectores, modelado en esquema estrella/copo de nieve, optimización con clustering keys. Programación en Python para automatización de pipelines, transformaciones de datos, orquestación de procesos y scripting de monitoreo. Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning: comprensión conceptual de modelos supervisados/no supervisados, NLP, y experiencia aplicada integrando modelos en flujos de datos (feature engineering, preparación de datasets para entrenamiento, despliegue de modelos en producción). Experiencia con herramientas de orquestación (Apache Airflow, Azure Data Factory, o similares). Certificaciones SAP relevantes (SAP HANA, SAP BTP, o SAP Data Intelligence).
Información adicional
Lo que ofrecemos
- Programas de formación continua y certificaciones.
- Acceso a plataformas de aprendizaje y desarrollo profesional.
- Cultura de innovación y colaboración.
- Programas de bienestar físico y emocional.
- Oportunidades de crecimiento en proyectos internacionales.
- Reconocimiento y recompensas por desempeño.
- Sueldo base
- Prestaciones superiores a las de la ley
- Seguro de vida
- Seguro de Gastos Médicos Mayores
- Vales de despensa
- Esquema 100% nómina
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