Analytics Engineer Semi Senior

Diseñar y construir modelos de datos en BigQuery, desarrollando las capas silver y gold a partir de información de CleverTap. Su propósito será facilitar el análisis de comunicaciones, comportamiento de usuarios, conversión y atribución de campañas, asegurando calidad, eficiencia y consistencia en las métricas.

Modalidad: 100% Remoto
Proyecto: 3 meses con posibilidad de extensión.

Principales responsabilidades:

• Diseñar la capa silver, limpiando, tipificando y normalizando datos de eventos, comunicaciones y perfiles.
• Construir tablas gold para los casos de uso priorizados: desempeño de comunicaciones, grupos de control, funnels y fricciones por producto, vitrinas y banners, atribución de campañas y errores en flujos.
• Optimizar el rendimiento y los costos de BigQuery mediante particionado, clustering, modelos incrementales y vistas materializadas.
• Implementar pruebas de calidad de datos y contratos entre capas.
• Elaborar y mantener el diccionario de eventos y sus propiedades, junto con la documentación de modelos y linaje.
• Validar métricas y definiciones con las áreas usuarias antes de publicar las tablas.
• Habilitar el consumo de información en Looker, Looker Studio y modelos de Data Science.
• Colaborar con los equipos de Data Platform, marketing, producto y Data Science, siguiendo sus estándares y buenas prácticas.

Excluyentes:

• Formación en Ingeniería Civil, Ingeniería Industrial, Estadística o carrera afín.
• Al menos 4 años de experiencia en Analytics Engineering, Business Intelligence o modelado de datos.
• Al menos 2 años de experiencia trabajando con BigQuery.
• Dominio de SQL avanzado y optimización de consultas.
• Experiencia en entornos productivos con dbt o Dataform.
• Conocimientos de modelado dimensional, arquitectura medallion y modelos incrementales.
• Experiencia modelando datos de producto o marketing, como eventos, sesiones, funnels y campañas.
• Manejo de Git y buenas prácticas de desarrollo.
• Experiencia en pruebas de calidad y documentación de modelos de datos.

Conocimientos deseables

• Experimentación A/B y atribución multicanal.
• Herramientas de analítica de eventos, como CleverTap o GA4.
• Looker o Looker Studio.
• Python y orquestación con Cloud Composer o Airflow.
• Herramientas de calidad y gobierno de datos, como Great Expectations, Dataplex o Data Catalog.
• Experiencia en empresas fintech o del sector bancario.