Título del puesto: Mid Data Modeler
Habilidades clave: Data Modeling, Erwin, Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, Big Data, SQL, Oracle, MySQL, SQL Server, MongoDB, Cosmos DB, Azure, AWS, Google Cloud, Databricks, Hive, Impala, Spark, Power BI, Jira, Scrum
Experiencia: 3–5 años de experiencia
Ubicación: Perú
Modalidad: Remoto
En Coforge estamos buscando Mid Data Modeler (#21797) con el siguiente perfil.
Responsabilidades principales
· Realizar modelamiento de datos dimensional, analítico y tabular en Erwin para soluciones de Data Lake y Lakehouse
· Diseñar modelos de datos en capas para arquitecturas Big Data (UDV, DDV) y flujos hacia el Data Lake
· Modelar estructuras de datos tácticas (SDS, DATAENTRY) en Erwin para integración de arquitectura
· Manipular y transformar datos en entornos como Oracle, Impala, Hive, Databricks y Azure
· Participar en ceremonias ágiles bajo marco Scrum y gestión de tareas en Jira (Kanban)
· Colaborar en el diseño e implementación de soluciones de datos en diferentes plataformas cloud
Requisitos indispensables
· Experiencia en modelamiento de datos en entornos Big Data
· Manejo de Erwin para diseño de modelos de datos
· Experiencia trabajando con Data Lake, Lakehouse y Data Warehouse
· Conocimiento de SQL y bases de datos como Oracle, MySQL, SQL Server, MongoDB y Cosmos DB
· Experiencia con herramientas y entornos como Azure, AWS, Google Cloud, Databricks, Hive, Impala y Spark
· Participación en metodologías ágiles (Scrum) y uso de Jira
Requisitos deseables
· Conocimiento de Python para manipulación de datos
· Experiencia con SSIS, SSAS, SSRS
· Conocimiento de Power BI y herramientas de visualización
· Experiencia en Power Automate y automatización de procesos
· Conocimiento de sistemas operativos Linux, Windows y Android
Publicado el: 25-06-2026
En Coforge, contratamos profesionales únicamente en función de sus habilidades y calificaciones, y no discriminamos en función de la edad, discapacidad, religión, género, orientación sexual, estado socioeconómico o nacionalidad.
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Key team members
Partha Anbil
Brian Glidden
Mike Himley
Rajeev Pandey
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