[Hiring] Analytics Engineer @Darwoft

Role Description

Estamos sumando Senior Analytics Engineers para participar en un proyecto de gran escala dentro de la industria fintech, enfocado en evolucionar una plataforma moderna de datos. El desafío será diseñar, desarrollar y optimizar productos de datos confiables, escalables y reutilizables, transformando información compleja en soluciones que generen valor para el negocio.

• Diseñar, desarrollar y mantener modelos analíticos escalables utilizando SQL y dbt.
• Construir productos de datos reutilizables, confiables y orientados a las necesidades del negocio.
• Implementar buenas prácticas de modelado dimensional, transformaciones y organización por capas.
• Optimizar consultas, procesamiento y almacenamiento, considerando performance y costos.
• Aplicar prácticas de DataOps, versionado con Git, code reviews y pipelines de CI/CD.
• Implementar testing automatizado, controles de calidad, monitoreo y observabilidad de datos.
• Participar en decisiones de arquitectura y evolución de plataformas analíticas cloud.
• Desarrollar automatizaciones e integraciones utilizando Python.
• Colaborar en la construcción de modelos semánticos y productos de datos preparados para soluciones de IA y GenBI.
• Trabajar junto a equipos de Data Engineering, Data Science, Plataforma y áreas de negocio.
• Actuar como referente técnico, promoviendo buenas prácticas y acompañando a otros integrantes del equipo.

Qualifications

• Experiencia sólida como Analytics Engineer Senior o en posiciones similares de ingeniería de datos analíticos.
• SQL avanzado/experto: consultas complejas, CTEs, funciones analíticas, optimización y modelado dimensional.
• dbt avanzado: desarrollo de modelos, materializaciones incrementales, macros, tests, sources, documentación y dependencias.
• Experiencia con Snowflake u otros Cloud Data Warehouses, incluyendo optimización de consultas, almacenamiento y costos.
• Conocimientos de Git y CI/CD, incluyendo estrategias de branching, code reviews y despliegues.
• Experiencia implementando controles de Data Quality, testing automatizado, monitoreo y trazabilidad.
• Python intermedio para automatización, procesamiento de datos e integración con APIs.
• Conocimientos de AWS y herramientas de orquestación como Apache Airflow.
• Comprensión de arquitecturas modernas de datos: Data Warehouse, Data Lake y soluciones híbridas.
• Autonomía para resolver problemas técnicos complejos, tomar decisiones de diseño y colaborar con equipos multidisciplinarios.

Requirements

• Conocimientos que suman: Arquitecturas Data Mesh, Lakehouse y Apache Iceberg.
• Semantic Layer y definición de métricas de negocio.
• Experiencia o conocimientos en Generative BI, agentes de IA y consultas en lenguaje natural.
• Integración de modelos de Machine Learning y sus resultados en productos analíticos.
• Herramientas de visualización como Power BI, Tableau o QuickSight.
• Experiencia con plataformas self-service y frameworks de DataOps.
• Conocimientos de FinOps aplicados a infraestructura analítica.

Benefits

• Contratación en relación de dependencia, con remuneración en ARS.
• Modalidad de trabajo remota o Mixta.
• Salarios competitivos.
• Vacaciones y licencias según legislación vigente.
• Días personales adicionales por año.
• Acceso a plataformas de capacitación.
• Tarjeta de beneficios y descuentos.
• Welcome kit.
• Programas de reintegros.
• Clases de inglés.
• Programa de referidos.
• Regalo de cumpleaños.
• Healthy Break.
• Celebraciones, aniversarios y actividades de integración.