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Sr. Analytics Engineer - Data Platform

Koltin

RemoteMexicoUSD 30kseniorFull Time
Posted
1 month ago
Source
Himalayas
Field
Engineering, Data & Analytics

Skills

PostgreSQLTerraformAnalyticsSnowflakeREST APIsPower BIGraphQLAirflowPythonLookerCI/CDSQLAWSGCPdbtSEMGitMachine Learning

Description

Sobre nosotros En Koltin, estamos rediseñando la forma en que cuidamos a nuestros papás, mamás, abuelos y abuelas, con el objetivo de ayudarles a mantenerse saludables, activos e independientes durante el mayor tiempo posible. Lo hacemos a través de nuestras membresías de salud, que integran: - Atención clínica enfocada en la prevención - Cobertura médica de gastos mayores - Programas de bienestar y comunidad Somos la primera empresa en México que protege a personas adultas mayores, desde los 50 hasta los 84 años. Estamos creciendo rápidamente en todo el país, con un propósito claro: transformar la experiencia de salud para las Grandes Personas, haciéndola más humana, accesible y digna. Sobre el puesto Buscamos un(a) Sr. Analytics Engineer con inclinación a plataforma de datos: la persona que se hace dueña del *cómo*. Vas a diseñar los contratos de datos y el modelado analítico que hacen que un número signifique lo mismo en cualquier canal, y a sostener la plataforma que lo hace posible - ingesta, orquestación, calidad y documentación. Es un rol senior, hands-on y de alta influencia: pones la vara técnica, mentoreas al equipo y te sientas en la mesa donde producto, negocio e ingeniería toman decisiones. Nuestra ambición es clara: pasar de responder bien lo que ya se pregunta, a anticipar la pregunta, y de ahí a modelos predictivos corriendo en producto. Este rol es la pieza que hace ese salto sostenible. Responsabilidades: - Diseñar y operar contratos de datos. Una tabla por número crítico, acordada con el equipo dueño del dominio, versionada en dbt con commits, tests y catálogo. - Ser dueño(a) del modelado analítico. Capas, convenciones y modelo dimensional en dbt, con documentación y CI que eviten que la deuda entre por la puerta. - Fortalecer la plataforma de datos. Ingesta (Airbyte), orquestación (Dagster), calidad y observabilidad: que las anomalías nos avisen antes de que alguien las reporte. - Habilitar self-service real. Capa semántica y modelos en Omni y Hex para que quien pregunta pueda responderse solo, con Data como guía y revisor. - Construir los entregables de alta confianza. Dashboards y reportes para board, aliados externos y reporteo regulatorio, donde el margen de error es cero. - Trabajar cerca del dominio. Embedded con un equipo de producto/negocio, aportando además al trabajo transversal de contratos, calidad y estándares. - Subir la vara del equipo. Code review, pairing y mentoría técnica; estándares que se sostienen sin ti en la sala. - Habilitar Data Science y ML. Datasets, features y pipelines confiables para que los modelos lleguen a producción y sus resultados regresen al producto. Valores: - Medimos el trabajo por impacto, no por horas. - Proactividad y productividad son igual de importantes.⁠ - Rapidez ≠ velocidad (buscan “velocidad” con dirección intencionada).⁠⁠ - Constancia y congruencia (alinear lo que hacemos con lo que Koltin y las GPs necesitan).⁠⁠ - Honrar el proceso (el proceso importa tanto como el resultado).⁠ Lo que buscamos: - 4+ años en datos (analytics engineering, data engineering o BI con modelado fuerte), con al menos 2 operando como senior o referente técnico. - SQL avanzado y criterio real de modelado analítico: dimensional, cargas incrementales, idempotencia, manejo de historia. - Transformaciones de datos en producción. Experiencia llevando pipelines y transformaciones de datos a producción con herramientas como dbt o equivalentes, definiendo buenas prácticas de estructura, calidad y testing, componentes reutilizables, documentación, CI/CD y orquestación de jobs/workflows. - Desarrollo de pipelines y automatización. Experiencia construyendo pipelines, automatizaciones y procesos de datos con Python o tecnologías equivalentes, aplicando buenas prácticas de ingeniería como Git, PRs/code review, testing y CI/CD. - Experiencia con un orquestador (Dagster, Airflow) y con ingesta administrada (Airbyte, Fivetran o equivalente). - PostgreSQL y/o un warehouse analítico (Redshift, Snowflake, BigQuery), con desempeño y costo en la cabeza. - Haber construido capa semántica o modelos de BI para que otros consulten por su cuenta (Omni, Looker, Hex, Metabase, Power BI, Otras herramientas de BI). - Comunicación con negocio. Convertir una pregunta ambigua en una definición de métrica que aguante discusión, y defenderla con datos. - Haber mentoreado a otros ingenieros y dejado estándares que sobrevivieron. - Español nativo e inglés profesional (documentación y herramientas en inglés). Suma puntos: - GCP o AWS e infraestructura como código (Terraform, Pulumi o CDK). - Arquitecturas Rest API, GraphQL y Microservicios - Experiencia con datos clínicos o de salud y con requerimientos de privacidad y cumplimiento. - Conocimientos de arquitecturas OLAP (MOLAP, ROLAP) - Haber habilitado trabajo de Data Science / ML: datasets de entrenamiento, features reutilizables, predicciones servidas al producto. - Contexto de startup en crecimiento: ambigüedad alta, poca burocracia, prioridades que se mueven. Cómo trabajamos: - Dos formas de operar. Self-service (Hex, Omni en Slack, Claude, Ia generativa) para hipótesis y exploración rápida; y entregables construidos por Data cuando la confianza tiene que ser total. - Todo request deja capacidad detrás. Cada entrega viene acompañada del modelo y el contrato que evitan volver a resolverlo desde cero. - Los datos viven en el dominio que le importan. Data se acerca al equipo, no al revés. - Ownership real. Poca jerarquía, criterio propio y espacio para decidir cómo se construyen las cosas. Qué NO es este rol - No es un rol de BI o dashboards únicamente: el corazón del trabajo es modelado y plataforma. - No es una mesa de ayuda de queries ni un equipo central de reporteo. Stack PostgreSQL · dbt · Dagster · Airbyte · Python · Omni · Hex · AWS · Git / GitHub Actions · Slack · Notion · Claude Beneficios a colaboradores en México: - 🎓 Acceso a herramientas y beneficios para tu crecimiento profesional, como cursos, talleres, libros, etc. - 💊 Asistencia médica privada por videollamada (médico general, nutriólogo y psicólogo) ilimitado para ti y 3 familiares - 🏈 Acceso a herramientas para tu cuidado físico (TotalPass) - 🌴 9 días adicionales de personal leave por ley al año - 👓 Seguro de Gastos Médicos Mayores - 💻 Equipo necesario para hacer tu trabajo - 💵 Apoyo mensual de $700 pesos adicionales al sueldo mensual - 💎 Apoyo de $2,500 por ocasión única tras periodo de prueba Originally posted on Himalayas

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