Analista de Negocio Sénior

Estamos contratando a un Business Analyst para unirse a un equipo de entrega de Intellias en un programa de migración de una plataforma de datos empresarial a gran escala para un cliente de servicios financieros. Actuarás como puente entre los propietarios y responsables de dominio (domain owners y stewards) del cliente por un lado, y los ingenieros de entrega por el otro, y serás el responsable del backlog en Azure DevOps.

Nuestro cliente es un gestor de activos global, independiente y activo, con más de R3 billones en activos bajo gestión. Están ejecutando una estrategia de datos en toda la firma para gobernar, gestionar e integrar los datos como un producto en más de 70 subdominios propiedad de las unidades de negocio.

Como parte de esto, se están migrando a Databricks como la capa fundacional de su Enterprise Data Platform, adoptando una arquitectura lakehouse basada en formatos abiertos, pipelines declarativos y Unity Catalog.

• Dirigir talleres de modelado de datos con expertos de negocio (SME), propietarios de dominios y analistas. 
• Diseñar modelos de datos conceptuales y lógicos en múltiples dominios de negocio, trabajando tanto a partir de definiciones de negocio como de las estructuras de datos existentes en los sistemas de maestría.
• Modelar la complejidad del negocio de forma adecuada: por ejemplo, jerarquías de clases, herencia, vocabularios controlados, patrones reutilizables, dominios de datos compartidos, reglas de negocio, y definir dónde existen referencias entre dominios.
• Presentar los modelos a las partes interesadas para su revisión, intercambio de información y acuerdo 
• Garantizar que cada elemento del modelo se rastree hasta un término de negocio de la gobernanza de datos, y que dicho rastreo se mantenga hasta la columna entregada. Ayudar a resolver conflictos o entradas/salidas faltantes cuando existan.
• Revisar otros modelos de datos de dominio del equipo de modelado. Prevemos un equipo pequeño de modeladores que contribuyan al modelo de datos federado en su conjunto.
• Contribuir y hacer cumplir los estándares de modelado que garanticen una entrega federada segura: convenciones de nomenclatura, estándares de tipos de datos, reglas de capas de modelos y las convenciones que evitan que los dominios colisionen a medida que el modelo crece.
• Definir estructuras reutilizables a nivel de empresa: tipos compartidos, patrones reutilizables/comunes, y el equilibrio entre lo central y lo local del dominio.
• Trabajar en Git y GitHub como tu entorno principal: ramas, pull requests, revisión de código, lanzamientos.
• Revisar los cambios de modelo propuestos por otros —incluyendo, en última instancia, cualquier cambio redactado por agentes de IA— y aplicar el criterio que las comprobaciones automatizadas no pueden aplicar.
• Versionar modelos, evaluar el impacto de los cambios disruptivos (breaking changes) en los consumidores downstream para la planificación de la migración.
• Contribuir a las comprobaciones automatizadas que hacen cumplir los estándares en CI, en colaboración con ingeniería 
• Aportar criterio en el mapeo de lógico a físico: decidir y documentar dónde una estructura normalizada puede/debe desnormalizarse para el rendimiento de las consultas o la analítica (por ejemplo, un producto de datos), y definir patrones acordados y con nombre para estas transformaciones en lugar de juicios ad-hoc, de modo que puedan automatizarse.

• Experiencia sustancial en modelado de datos, con una trayectoria de modelado conceptual y lógico que haya sustentado modelos físicos puestos en producción, consumidos, iterados y versionados en consecuencia. Debe ser competente en los principios de abstracción, herencia y normalización. Experiencia con técnicas dimensionales/desnormalización.
• Conocimiento demostrable del dominio en gestión de activos/inversiones, o un área de servicios financieros estrechamente relacionada, suficiente para mantener una conversación creíble con un experto (SME), por ejemplo, un gestor de carteras, un contable de fondos o un analista de riesgos, sobre lo que sus datos significan realmente. 
  Estamos construyendo dominio por dominio. Se espera que desarrolle profundidad de trabajo en más de un área. Esperamos conocimientos profundos en gestión de activos en al menos 3 de estas áreas:
• Referencia de instrumentos/valores, índices y benchmarks, partes, contrapartes/clientes, carteras, posiciones y valoraciones, ejecución, ciclo de vida de la operación, rendimiento y atribución, ESG/sostenibilidad, contabilidad de fondos, ventas y marketing.
• Fluidez de trabajo con Git y GitHub: ramificación, pull requests, resolución de conflictos, revisión de cambios de otros. No es necesario ser ingeniero de software, pero debe sentirse cómodo con que su modelo resida en un repositorio y pase por una revisión de código.
• Comodidad redactando en YAML y trabajando con datos JSON – además de la disposición para aprender un lenguaje de esquemas; la exposición previa es bienvenida pero no obligatoria.
• Experiencia estableciendo o trabajando con estándares de modelado: convenciones de nomenclatura, diccionarios de datos, glosarios, y la capacidad de añadir/mejorar dichos estándares como parte de la maduración de la plataforma y una mayor automatización.
• Habilidades blandas: Capacidad para dirigir un taller con las partes interesadas del negocio y terminar con claridad, y no con una lista de preguntas abiertas. Precisión en el lenguaje. Gestión de la ambigüedad. Gran parte de este rol consiste en redactar definiciones con las que todas las partes interesadas puedan estar de acuerdo.

• Databricks, Delta Lake o una plataforma Lakehouse comparable.
• Contratos de datos, particularmente ODCS, o práctica equivalente de versionado de interfaces.
• Conceptos de CI/CD 
• Experiencia desarrollando/utilizando flujos de trabajo agénticos para la entrega de artefactos de modelos 
• Experiencia en un modelo operativo federado o data mesh, y sus modos de fallo.
• Las herramientas de modelado tradicionales como Erwin o ER/Studio son útiles como referencia; sin embargo, nuestra forma de trabajar será diferente.