Los datos de alta calidad y de alta calidad se pueden obtener en el futuro, y se pueden obtener en el futuro.Construir datos de alta calidad y de alta calidad, que convierten los datos de confianza en mejores decisiones y acciones.Utilice Microsoft Fabric, Power BI y Azure, creará casas de lago, modelos semánticos, informes y productos de datos basados en la IA. Estos pueden incluir flujos de trabajo automatizados, robots, copilotos y agentes.Utiliza métodos de entrega de IA como estándar profesional.Esto incluye plataformas de LLM, automatización y agentes actuales donde mejoran el producto o resuelven un problema real de cliente. MultiBase ofrece soluciones de BI y analíticas críticas para empresas de mediana escala en toda la región de DACH. Desde 1991, hemos completado 1.500+ proyectos para más de 400 clientes.Nuestro trabajo abarca la fabricación, automoción, servicios financieros, farmacéutica y otros sectores de gran densidad de datos.

El liderazgo de proyectos, la propiedad comercial y la gestión de personas siguen siendo los principales responsables del proyecto. Su mandato es la entrega técnica de alto nivel, la comunicación técnica con clientes directos y la ejecución fiable. Trabaja en el marco de entrega DECIDE de MultiBase: Descubra, Engage, Clarify, Illustrate, Desarrolla y Embed. Recibe un embarcamiento estructurado en el contexto del cliente, normas y marcos de entrega. Lo que hará • Construir y mantener productos de BI y datos en Microsoft Fabric, Power BI y Azure. • Entregar componentes de lakehouse, almacén, gasoducto, notebook, objeto SQL y informes. • Desarrollar modelos semánticos, informes y cálculos DAX de Power BI. • Traducir las necesidades definidas de negocio en historias técnicas claras y pasos de entrega. • Hablar de sus propios temas técnicos directamente con los clientes IT y partes interesadas de negocios. • Trabajar en entrega ágil estructurada. Estimar el trabajo, gestionar sus historias y cumplir con los compromisos de sprint. • Utilizar herramientas de IA sistemáticamente para mejorar su desarrollo, análisis, documentación y gestión de datos de la producción de productos.

• Aumente los riesgos de entrega, los problemas de datos y los requisitos poco claros con el Tech Lead y el proyecto. • Identifique oportunidades de mejora concretas en los paisajes de datos de clientes.Contribuya documentación reutilizable y conocimientos prácticos a la base de conocimientos internos de MultiBase. Requisitos Quiénes son Usted es técnico primero. También se comunica cómodamente con el controlador, el arquitecto de datos o el director de negocio de un cliente. Antes de construir hace preguntas claras. Explica directamente los intercambios. Se hace responsable de su trabajo y se comunica temprano cuando un problema necesita atención. No se trata de paneles de datos ni informes. Reconoce cuando un producto de datos confiable, flujo de trabajo automatizado o bot, copilot o agente impulsado por IA es la forma correcta de crear información o mejorar un proceso de cliente. Disfruta de un papel con propiedad real, exposición directa al cliente y un alto nivel de entrega. Experiencia esencial • Al menos cuatro años de experiencia en desarrollo de BI o plataforma de datos, incluyendo trabajo directo con clientes o partes interesadas en el negocio. • Fuerte experiencia en la plataforma de datos, incluyendo Microsoft Fabric, Azure Data Factor o Synapse. • Experiencia práctica práctica con el desarrollo de

• Experiencia con el uso de Git y un flujo de trabajo de desarrollo colaborativo. Azure DevOps es una ventaja. • Experiencia con pruebas, implementación y mantenimiento de productos de datos de producción. • Inglés fluido, escrito y hablado. • Uso diario y considerado de herramientas de IA como Claude, Cursor, Codex o equivalente. Verifica salidas y es responsable de la calidad. Fuertes ventajas • Experiencia práctica en el diseño, construcción o despliegue de productos de datos impulsados por IA, bots, copilotos o agentes para casos reales de uso de negocios. • Experiencia con LLM actuales y modelos de lenguaje pequeños, incluyendo decisiones prácticas sobre elección de modelos, costo, latencia, privacidad y calidad. • Experiencia con API de LLM, orquestación de agentes o plataformas de automatización como OpenClaw, Claude Code o Cowork, Hermes, n8n, Make o herramientas comparables. • Experiencia en convertir LLM, SLM o prototipos de agentes en productos de datos seguros y de mantenimiento. • Ventajas de datos para el cliente en el nivel de desarrollo de la tecnología. • Tecnología de trabajo y de trabajo.