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Role overview
Published via Mainder
En Staffy, nos estamos en busqueda de un/a Lead Analytics Engineer para liderar el diseño, construcción y evolución del modelo semántico de datos de una importante compañía del sector financiero.
Esta posición tendrá un rol clave en la definición de métricas estratégicas, gobierno de datos y construcción de una capa analítica confiable que permita a las distintas áreas del negocio tomar decisiones basadas en información consistente y trazable.
Buscamos un perfil con sólida experiencia en Analytics Engineering, modelado dimensional y dbt, capaz de interactuar con stakeholders de negocio y equipos técnicos para transformar requerimientos complejos en modelos de datos escalables y auditables.
Además, la posición tendrá una participación activa en iniciativas de inteligencia artificial aplicada a datos, preparando los modelos semánticos para su consumo por asistentes conversacionales, agentes de IA y herramientas de analytics avanzadas.
Este rol contempla un plan de desarrollo formal hacia posiciones de liderazgo ejecutivo en datos, con exposición directa al CTO y a áreas estratégicas de la organización.
Diseñar, desarrollar y mantener modelos de datos utilizando dbt sobre PostgreSQL.
Construir y evolucionar las capas Staging y Datamart de la plataforma analítica.
Definir y documentar indicadores de negocio (KPIs) junto a stakeholders de Riesgo, Comercial, Contabilidad, Operaciones y Auditoría.
Diseñar e implementar modelos dimensionales siguiendo metodologías Kimball.
Mantener dimensiones con historización SCD Type 2 y trazabilidad auditable.
Implementar pruebas de calidad de datos para garantizar completitud, consistencia e integridad de la información.
Coordinar interfaces técnicas con equipos de Data Platform y otras áreas de tecnología.
Documentar y gobernar el modelo semántico asegurando su evolución y mantenibilidad.
Incorporar metadatos, definiciones de negocio y contexto funcional que faciliten el consumo de datos por herramientas analíticas y soluciones basadas en IA.
Participar en iniciativas relacionadas con IA generativa aplicada a datos, incluyendo casos de uso de Text-to-SQL, RAG y asistentes conversacionales.
Colaborar con áreas de Auditoría y Cumplimiento frente a requerimientos regulatorios y de trazabilidad.
Participar en reuniones con líderes de negocio y comité ejecutivo, contribuyendo a la definición de métricas y gobierno de datos corporativo.
Entre 5 y 8 años de experiencia en Analytics Engineering, Data Engineering o roles similares.
Experiencia diseñando y construyendo modelos semánticos para analítica empresarial.
Experiencia trabajando en entornos regulados, idealmente dentro de banca, seguros, factoring, leasing o servicios financieros.
Experiencia colaborando con stakeholders de negocio para definir métricas, indicadores y reglas de negocio.
Experiencia implementando prácticas de Data Quality y Data Governance.
Dominio avanzado de SQL.
Experiencia sólida trabajando con PostgreSQL.
Experiencia comprobable utilizando dbt-core (models, snapshots, tests y macros).
Conocimiento avanzado de modelado dimensional bajo metodología Kimball.
Experiencia implementando Slowly Changing Dimensions (SCD Type 2).
Manejo de Git y flujos de versionamiento.
Conocimiento de pruebas y validaciones de calidad de datos.
Comprensión de arquitecturas analíticas, capas semánticas y consumo de datos para Business Intelligence.
Comprensión de modelos semánticos preparados para consumo por agentes de inteligencia artificial.
Conocimiento de metadatos, definiciones de negocio, granularidad y contexto aplicado a modelos analíticos.
Familiaridad con conceptos de IA generativa aplicados a datos como:
Text-to-SQL
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Tool Use
Gobernanza de datos sensibles para modelos de lenguaje
Interés en la aplicación de IA para mejorar el acceso, interpretación y consumo de información empresarial.
Experiencia exponiendo modelos de datos a copilots, asistentes conversacionales o agentes de IA.
Conocimiento de APIs de modelos de lenguaje como OpenAI, Anthropic Claude u otras plataformas similares.
Experiencia con motores de Semantic Layer como dbt Semantic Layer, MetricFlow o Cube.
Experiencia con herramientas de BI como Power BI, Tableau o Looker.
Familiaridad con orquestadores de workflows y pipelines de datos.
Pensamiento analítico y orientación a la calidad de datos.
Capacidad para traducir necesidades de negocio en modelos analíticos escalables.
Excelentes habilidades de comunicación con audiencias técnicas y no técnicas.
Capacidad de negociación y construcción de acuerdos entre distintas áreas.
Orientación al liderazgo, gobierno de datos y mejora continua.
Autonomía y fuerte orientación a resultados.
Sueldo en USD.
Cultura People First.
Acceso gratuito a plataformas de streaming.
Suscripción a Spotify Premium.
Descuentos en gimnasio.
Descuentos en viajes.
Descuentos en plataformas de e-learning.
Día libre por cumpleaños.
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