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 para liderar el diseño e implementación de soluciones de datos empresariales. El rol implica diseñar arquitecturas de datos, modelar en SAP Datasphere, e implementar reportes en SAP Analytics Cloud (SAC) para módulos estándar como FI, CO, SD, MM o PP. Requisitos clave incluyen experiencia en ingesta de datos desde SAP S/4HANA y fuentes no-SAP, modelado avanzado en Data Builder y Business Builder, visualización en SAC con conexiones en vivo, y configuración de gobernanza y seguridad. Se requiere dominio de inglés conversacional y manejo de ABAP, Python, Spark y SQL. Beneficios incluyen trabajo remoto y participación en proyectos de transformación digital.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta posición te permite especializarte en el ecosistema SAP más moderno, trabajando con tecnologías de vanguardia como SAP Datasphere y SAP Analytics Cloud. Aprenderás a diseñar arquitecturas de datos escalables para grandes empresas, desarrollando habilidades en integración de datos en tiempo real, modelado analítico y visualización de alto impacto. Es una oportunidad única para crecer como experto en datos empresariales, con exposición a metodologías como IBCS y herramientas como DataBricks y Power BI en entornos opcionales.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Experiencia en SAP Datasphere (Data Builder, Business Builder), SAP Analytics Cloud (Stories, Dashboards), ABAP CDS Views, OData Services, Python, Spark, SQL, SAP BTP Connectivity
• Soft skills: Capacidad de diseño arquitectónico, pensamiento analítico, comunicación clara en inglés, gestión de stakeholders

Tips prácticos para este puesto

• Prepara un portfolio de arquitecturas: Documenta casos donde hayas diseñado soluciones de datos end-to-end, destacando el uso de SAP Datasphere y SAC.
• Domina los conectores: Profundiza en SAP BTP Connectivity y Cloud Connector, ya que son clave para la ingesta de datos.
• Practica modelado semántico: Enfócate en Business Builder y la creación de capas semánticas para reporting eficiente.

Recursos recomendados

• Herramientas: SAP Datasphere trial, SAP Analytics Cloud demo, Python pandas, Apache Spark documentation
• Influencers: Seguir expertos de SAP en LinkedIn como John Doe (SAP Data Architect)
• Cursos: SAP Learning Hub para certificaciones en Datasphere y SAC, cursos de Python para data engineering en Coursera

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe tu experiencia implementando un modelo de datos en SAP Datasphere desde S/4HANA" - Tip: Explica paso a paso el proceso, mencionando extractores ABAP CDS, OData, y el uso de SDA/SDI.
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías el consumo de recursos en SAP Datasphere?" - Tip: Habla de gestión de Spaces, asignación de recursos, y técnicas de modelado eficiente.
• Pregunta 3: "Cuéntame sobre un dashboard complejo que hayas creado en SAP Analytics Cloud" - Tip: Enfatiza el uso de Live Connections, cálculos complejos, y principios de visualización como IBCS.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $8,000 | | Lead/Architect | $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 tiene un roadmap claro para SAP Datasphere - Qué preguntar: "¿Cuál es la estrategia de adopción de SAP Datasphere y los plazos para los primeros proyectos?"
• Bandera roja 2: Falta de soporte para certificaciones o entrenamiento en nuevas tecnologías SAP - Qué investigar: Revisa si ofrecen acceso a SAP Learning Hub o presupuesto para capacitación.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre integración con fuentes no-SAP sin recursos adecuados - Señal de advertencia: Si mencionan "conocimiento opcional" en extracción de datos a la nube como crítico sin plan de implementación.