Arquitecto de Datos SAP Datasphere y SAC — Remoto - LATAM — Consultoría Tech -

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Movit-SG busca un Arquitecto de Datos SAP Datasphere & SAC con experiencia en implementar módulos estándar de SAP DataSphere y reportes en SAP Analytics Cloud, tomando información de SAP S/4HANA y otras fuentes no SAP. Requiere dominio de inglés conversacional y manejo de lenguajes como ABAP, Python, Spark y SQL. Opcionales: R, DAX, ecosistema BTP, DataBricks, extracción de datos de SAP hacia la nube, y reportes en Power BI. Responsabilidades incluyen diseño y propuesta de arquitectura y modelado para implementación de SAP Datasphere (BW/4HANA opcional), e implementación de reportes en SAP Analytics Cloud (SAC) de módulos estándar como FI, CO, SD, MM o PP, con enfoque en ingesta y extracción, modelado de datos, visualización y reporting, y gobernanza, seguridad y roles.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te ofrece la oportunidad de trabajar en proyectos de alta complejidad con tecnologías SAP de vanguardia, como SAP Datasphere y SAP Analytics Cloud, en un entorno remoto que te permite colaborar con equipos internacionales. Aplicar aquí significa crecer profesionalmente en el ecosistema de datos empresariales, desarrollando habilidades en arquitectura de datos, modelado avanzado y visualización, mientras contribuyes a soluciones que impactan directamente en la toma de decisiones de negocio. Es una puerta de entrada a roles de liderazgo en consultoría tech, con exposición a metodologías ágiles y mejores prácticas de la industria.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Experiencia en SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud, ABAP, Python, Spark, SQL, conectividad SAP BTP, modelado de datos, y visualización de datos.
• Soft skills: Comunicación efectiva en inglés, pensamiento analítico, capacidad de diseño arquitectónico, y gestión de proyectos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye ejemplos de proyectos donde hayas implementado SAP Datasphere o SAC, destacando tu rol en el diseño y modelado.
• Certificaciones: Considera obtener certificaciones de SAP en Datasphere o Analytics Cloud para fortalecer tu perfil.
• Networking: Conecta con profesionales en LinkedIn que trabajen con SAP DataSphere para insights y referencias.

Recursos recomendados

• Tools: SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud, ABAP Development Tools, Python con librerías como pandas y PySpark.
• Documentación: SAP Help Portal para guías oficiales de Datasphere y SAC.
• Influencers: Sigue a expertos en SAP como John Moy o blogs como SAP Community.
• Cursos: Cursos en plataformas como Udemy o SAP Learning Hub sobre SAP Datasphere y SAC.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe tu experiencia en la implementación de SAP Datasphere para un módulo como FI o CO." *Tip:* Enfócate en los pasos clave, como ingesta de datos, modelado y reporting, usando ejemplos concretos.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la seguridad y gobernanza de datos en SAP Datasphere?" *Tip:* Menciona configuraciones como Data Access Control (DAC) y roles en SAP BTP, destacando casos de uso reales.
• Pregunta 3: "Explica cómo optimizas el consumo de recursos en SAP Datasphere." *Tip:* Habla de prácticas como el uso eficiente de Spaces, monitoreo de recursos, y técnicas de modelado para reducir costos.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,000 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $8,000 | | Expert | $8,000 - $12,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona acceso a herramientas SAP actualizadas o capacitación. *Qué preguntar:* "¿Cómo manejan las actualizaciones y certificaciones de SAP para el equipo?"
• Bandera roja 2: Falta de claridad en los proyectos o expectativas poco realistas en plazos. *Qué investigar antes de aceptar:* Revisa reviews de la empresa en sitios como Glassdoor y pregunta sobre casos de éxito anteriores.
• Bandera roja 3: Alto turnover en el equipo de datos o falta de soporte técnico. *Señal de advertencia común:* Si en la entrevista mencionan frecuentes cambios de prioridades sin recursos adecuados.