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Resumen del rol
Publicado vía Mainder
En Staffy, nos estamos en busqueda de un/a Sr 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 posiciones similares.
Experiencia diseñando y manteniendo modelos de datos analíticos en entornos productivos.
Experiencia trabajando de manera autónoma y colaborando con múltiples áreas de negocio.
Conocimiento avanzado de SQL.
Experiencia sólida trabajando con PostgreSQL.
Experiencia en modelado dimensional bajo metodología Kimball.
Experiencia implementando dimensiones con historización SCD2.
Manejo de Git y flujos de versionamiento.
Conocimiento de pruebas de calidad de datos y validación de reglas de negocio.
Comprensión del diseño de modelos semánticos para herramientas analíticas y casos de uso de IA.
Familiaridad con conceptos como RAG, Text-to-SQL, Tool Use y gobernanza de datos para modelos de lenguaje.
Capacidad para trabajar con stakeholders técnicos y no técnicos.
Experiencia definiendo indicadores y métricas junto a áreas de negocio.
Excelentes habilidades de comunicación escrita y documentación.
Capacidad de negociación y construcción de consensos.
Título universitario en Ingeniería, Informática, Estadística o carreras afines.
Experiencia trabajando con dbt (dbt Core, modelos, snapshots, tests o macros).
Experiencia exponiendo modelos de datos a asistentes conversacionales, copilots o agentes de IA.
Conocimiento de Semantic Layers como dbt Semantic Layer, Cube o MetricFlow.
Experiencia con herramientas de BI como Power BI, Tableau o Looker.
Familiaridad con orquestadores de workflows.
Experiencia consumiendo APIs de modelos de lenguaje como OpenAI o Anthropic.
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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