Descripción del puesto
Una IA es tan confiable como las definiciones en las que se apoya. En la mayoría de las empresas, los ingresos, el margen o un cliente activo tienen tres definiciones distintas según el área. Cuando eso pasa, ningún dashboard ni ningún agente de IA dará la respuesta correcta. En Diametral, el Analytics Engineer construye la capa que convierte los datos en bruto en una fuente de verdad, documentada y testeada, que los equipos y la IA pueden consultar.
Te unes al engine Decision Analytics, entre los Data Engineers y los Data Analysts.
Lo que vas a construir
- Modelos de datos analíticos robustos y versionados (dbt, SQLMesh), desde los datos en bruto hasta los data marts de negocio.
- Capas semánticas y repositorios de métricas (dbt Semantic Layer, Cube, modelos semánticos de Power BI, LookML): una única definición para cada KPI.
- Bases de datos listas para la IA, que permiten a los agentes conversacionales y a las herramientas de text-to-SQL responder correctamente.
- Prácticas de ingeniería de software aplicadas a la analítica: Git, CI/CD, tests automatizados, contratos de datos, observabilidad.
- La documentación y el linaje que hacen que los datos sean comprensibles, incluso para quien no es de data.
- Migraciones y racionalización de entornos de BI heredados hacia stacks modernos.
Tu stack técnico
SQL, dbt, SQLMesh, Snowflake, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric, Airflow, Dagster, Cube, Elementary, Soda, Great Expectations, Power BI, Looker, Tableau.
Dentro de Diametral
- Contribuyes a nuestros aceleradores: plantillas dbt, paquetes de tests, estándares de modelado.
- Haces de puente entre los engines Architecture & Engineering y Applied AI & Data Science.
Perfil buscado
Lo que aportas
- Título de ingeniería o maestría en informática, datos o estadística.
- Al menos 3 años de experiencia en analytics engineering, BI engineering o data engineering, sin contar prácticas.
- Excelente dominio de SQL y del modelado de datos (dimensional, Data Vault, One Big Table).
- Práctica avanzada de dbt o de una herramienta equivalente, en producción.
- Inglés fluido en contexto de cliente, además del idioma de tu oficina.
Lo que marcará la diferencia
- Experiencia implementando una capa semántica a escala empresarial.
- Una certificación de dbt, Snowflake, Databricks o Fabric.
- Experiencia en proyectos de IA conversacional sobre datos estructurados.
Tu mentalidad
- Exigencia: un indicador sin tests es un indicador en el que nadie puede confiar.
- Gusto por la ingeniería limpia y reutilizable.
- Capacidad para alinear negocio y TI en una misma definición.
Lo que esperamos de todo nuestro talento
- Obsesión por el impacto en el negocio: entiendes rápido el negocio de nuestros clientes y sabes cuestionarlo.
- Un fuerte sentido del servicio y de la experiencia del cliente.
- Comunicación de primer nivel, escrita y oral: simplificas y sumas a los demás.
- Dominio avanzado de las herramientas de IA y automatización: puedes mostrarnos un agente o un prototipo que construiste tú mismo.
- Ambición y rigor, al servicio de un equipo que antepone lo colectivo a lo individual.
Proceso de entrevistas
- Entrevista con el equipo de Talent Acquisition y/o un Business Manager
- Entrevista técnica con un experto del engine
- Entrevista con el Managing Director o el Engine Director
Postular
Elige tu oficina de referencia y déjanos tu perfil. El equipo de Talent Acquisition te contactará en pocos días.
