ID 10047 | Data Ingestion Engieer (Monterrey)

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23 ago
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Inetum
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Monterrey

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Inetum

Monterrey

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.

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 d

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