Data Engineer, AI & Analytics

Empresa de marketing digital busca un Ingeniero de Datos con experiencia en Python, SQL y dbt para diseñar, construir y mantener la base de datos central, trabajando con datos de marketing y aplicando flujos de trabajo de IA.

Descripción del puesto

Somos una firma de crecimiento impulsada por la tecnología, en la intersección del marketing, la consultoría y la inteligencia de datos, que impulsa los ingresos y el reconocimiento de marca para empresas líderes y emergentes en todo el mundo. Como firma que prioriza a las personas, valoramos la diversidad de orígenes y experiencias. Creemos firmemente que nuestra gente y nuestra cultura son clave para nuestro éxito. Nuestra visión es ser reconocidos como la firma de marketing de crecimiento privado más valorada y respetada del mundo, con una marca, cultura y servicios escalables. Nuestra misión es potenciar la búsqueda incesante de crecimiento y redefinir lo que es posible a través de un equipo de expertos obsesionados con el crecimiento que exigen innovación y resultados, impulsados por la integridad, la autonomía y la determinación. Como firma de marketing de crecimiento de servicio completo, ofrecemos servicios de primer nivel que incluyen: SEO, Marketing de Contenidos, Medios Pagos, Marketing en Redes Sociales, Programmatic + CTV, Relaciones Públicas, Marketing de Influencers, Email + SMS, Optimización de la Tasa de Conversión, Marketing Minorista y Creatividad. Aquí en Power Digital, estamos hiperenfocados en ayudar a las marcas a impulsar el crecimiento de los ingresos y el reconocimiento de marca, generando en última instancia un valor irrefutable para nuestros clientes. En el corazón de Power Digital se encuentra nuestra tecnología propietaria, nova, que analiza negocios a través de datos de origen, simplificando la planificación de inversiones para marketing y la diligencia en M&A, colocando a los especialistas en marketing en un asiento estratégico en la mesa y brindando valor de maneras incomparables. Gestionando miles de millones en medios, nuestro equipo dinámico, de especialistas en marketing consultivo, creativos, analistas y tecnólogos, desafía las formas tradicionales de planificación y medición a través de pruebas meticulosas y ciencia de datos en cada hito del viaje del cliente. Se requiere dominio avanzado del inglés, tanto hablado como escrito, para este puesto. Un día en la vida: Te integrarás al equipo de Datos, que es responsable de la base de datos central de Power Digital: los pipelines, el modelado y los data marts que potencian nuestros equipos de agencia, clientes e iniciativas de IA. Trabajarás de extremo a extremo, desde la ingesta de datos brutos hasta la capa semántica, utilizando flujos de trabajo de agentes de IA como parte normal de tu trabajo. Los datos en sí son la parte interesante. Los datos de marketing están fragmentados por naturaleza. Cada plataforma publicitaria tiene su propia API, su propio esquema y su propia definición de conversión. Las plataformas reestiman las conversiones atribuidas días después, cada una de manera diferente. Las jerarquías de entidades no coinciden (campaña/conjunto de anuncios/anuncio en Meta, campaña/grupo de anuncios/anuncio en Google). Las convenciones de nomenclatura, las monedas y las zonas horarias varían según el cliente. Hacemos esto en una amplia cartera de clientes, cada uno con una pila tecnológica diferente, en un almacén de datos con tenencia por cliente. Trabajarás en estrecha colaboración con los equipos de Servicio al Cliente, BI, Etiquetado y Seguimiento, Operaciones de Datos y los equipos de producto/ingeniería de nova. Responsabilidades clave: - Diseñar, construir y mantener la base de datos central (ingesta, modelado y data marts), siendo responsable del flujo de trabajo desde los datos brutos de la plataforma hasta las capas de servicio que soportan a los consumidores de la agencia, clientes, internos y de IA. - Construir ingestas que manejen lo que las plataformas publicitarias realmente hacen: cambios de API, campos obsoletos, límites de tasa agresivos y reestimación retroactiva de datos de conversión, todo sin corromper los modelos descendentes. - Modelar entre fuentes para que los números concuerden: gasto, impresiones, conversiones e ingresos en Meta, Google, TikTok, Amazon, LinkedIn y Microsoft, además de uniones a nivel de cliente a través de Shopify, Klaviyo, GA4 y CRMs de clientes. - Contribuir al modelado específico para clientes sobre la capa central: lógica personalizada, anulaciones y data marts específicos para clientes creados en respuesta a solicitudes individuales de clientes, con patrones que extienden la base compartida en lugar de bifurcarla. Este es un trabajo constante y recurrente, no una excepción ocasional. - Construir las capas semánticas y las definiciones de métricas que permiten que el SQL generado por IA devuelva respuestas consistentes y correctas. - Utilizar flujos de trabajo de agentes de IA, incluidas herramientas de codificación de IA, para acelerar el desarrollo y construir infraestructura de datos inteligente. Documentar lo que funciona para que se convierta en un patrón estándar del equipo. - Colaborar interfuncionalmente con nova (producto e ingeniería), IA/innovación y equipos de clientes para traducir requisitos en soluciones de datos y apoyar la iteración rápida en nuevos productos y características. - Monitorear y resolver problemas de calidad de datos, y optimizar pipelines para costos y rendimiento en un almacén de datos multi-cliente. Requisitos del puesto: - Más de 3 años en ingeniería de datos o analítica, incluyendo más de 1 año de propiedad de un proyecto dbt de tamaño significativo en producción, no solo contribuyendo modelos a uno. - Dominio avanzado de Python y SQL, con enfoque en código de nivel de producción para pipelines de datos y modelado. - Profunda experiencia en dbt, no solo en la escritura de modelos. Estrategias incrementales y compensaciones de actualización completa, Jinja y macros, paquetes, pruebas genéricas y singulares, snapshots, frescura de fuentes, exposiciones, y cómo mantener bajo control el DAG y las materializaciones de un proyecto grande. - Fuerte dominio de Snowflake y la pila de datos en la nube circundante para operar de forma autónoma como propietario fundamental de los datos. - Experiencia en modelado en un entorno multi-inquilino, con el criterio para saber cuándo una solicitud de cliente pertenece a una capa de cliente y cuándo pertenece al núcleo. - Conocimiento práctico de conjuntos de datos de marketing y publicidad. Has manejado UTMs, ventanas de atribución y la brecha entre las conversiones reportadas por la plataforma y las reportadas por el almacén de datos. - Experiencia comprobada en el diseño y gestión de ciclos de vida de datos de extremo a extremo, desde la ingesta hasta el servicio, con una confiabilidad que se mantiene tanto para aplicaciones de BI como de IA. - Familiaridad con infraestructura nativa de la nube (GCP) y principios de infraestructura como código. - Adopción real de flujos de trabajo de desarrollo de agentes de IA (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot) para codificación, depuración y arquitectura de sistemas. - Capacidad demostrada para diseñar modelos de datos listos para IA (almacenes de características, capas semánticas limpias) que soporten iniciativas posteriores. - Experiencia con Git y las mejores prácticas de CI/CD, incluidas pruebas automatizadas en las que confías. - Comodidad enviando de forma iterativa y refinando productos de datos basándose en comentarios en vivo. Útil pero no requerido: - Experiencia en agencias, consultoría o servicios. Trabajar con muchos clientes con diferentes pilas tecnológicas se transfiere directamente. - Trabajo de medición: incrementalidad, modelado de mezcla de medios, atribución. - Etiquetado del lado del servidor, o datos minoristas y de mercado. Puedes ser un buen candidato si… - Eres un ingeniero de datos en una marca o minorista y quieres trabajar más cerca de las decisiones que impulsan tus datos. - Has construido pipelines de marketing en una agencia o empresa de martech y sabes cómo fallan. - Eres un ingeniero analítico que quiere ser dueño de todo el sistema en lugar de solo de la capa de modelado. - Has reconstruido tu propio flujo de trabajo en torno a agentes de codificación de IA y quieres que ese sea el trabajo. Indicadores Clave de Desempeño (KPIs): - Desarrollo acelerado por IA. Reducir el tiempo medio de desarrollo desde los requisitos aprobados hasta la implementación en producción para nuevas solicitudes de pipelines de datos y modelado en un 20% dentro de los primeros 6 meses, utilizando la línea de base establecida por el equipo para solicitudes comparables. Documentar y poner en producción al menos 1 patrón de desarrollo de agentes de IA reutilizable dentro de los primeros 90 días y al menos 2 dentro de los primeros 12 meses, con cada patrón adoptado en al menos 2 flujos de trabajo o proyectos de producción. - Calidad y confiabilidad de los datos. Mantener una precisión y completitud del ≥99% en los campos designados como críticos para productos de datos orientados a clientes y a IA, medido a través de pruebas automatizadas de calidad de datos y reconciliaciones. Mantener una tasa de ejecución exitosa de pipelines programados del ≥95% para pipelines de producción propios, excluyendo interrupciones documentadas de proveedores/plataformas ascendentes. - Rendimiento de solicitudes de clientes. Entregar el ≥90% de las solicitudes de modelado específicas para clientes asignadas dentro del tiempo de respuesta acordado, medido trimestralmente. Donde una solicitud específica introduzca lógica aplicable a través de clientes, evaluar y documentar si pertenece al núcleo compartido o a la capa específica del cliente para el 100% de los cambios de modelado materiales. - Habilitación interfuncional. Lanzar o migrar materialmente al menos 2 activos de datos de producción importantes dentro de los primeros 12 meses que soporten a los consumidores de la agencia, clientes, producto o IA. Dentro de los 90 días posteriores a cada lanzamiento, demostrar la adopción a través de al menos 2 consumidores, aplicaciones o equipos descendentes activos por activo y lograr una reducción del 20% en tickets de soporte de datos recurrentes relacionados u otro objetivo de adopción/eficiencia predefinido acordado antes del lanzamiento. Lo más importante (MITs): - Construir y enviar sistemas de datos de extremo a extremo que habiliten funciones de IA. - Entregar conjuntos de datos y pipelines listos para producción que desbloqueen a los equipos de IA, producto y clientes. - Reducir la fragmentación construyendo bases de datos unificadas y listas para IA. Las personas y la cultura de Power Digital están en el centro de nuestro éxito, por lo que la diversidad en los orígenes y experiencias de nuestro equipo es primordial. Somos un Empleador con Igualdad de Oportunidades y nuestros empleados son personas con diferentes fortalezas, experiencias y orígenes, que se esfuerzan por generar un impacto dentro y fuera del lugar de trabajo. La diversidad no solo incluye la raza y la identidad de género, sino también la edad, el estado de discapacidad, el estado de veterano, la orientación sexual, la religión y muchas otras partes de la identidad de una persona. Todos los puntos de vista de nuestros empleados son clave para nuestro éxito, y la inclusión es responsabilidad de todos. Tenga en cuenta las ofertas de empleo, compromisos de consultoría, solicitudes u ofertas de empleo ficticias de fuentes sospechosas. Estos compromisos pueden ser un intento de obtener información privada o de inducirlo a pagar una tarifa por servicios relacionados con el reclutamiento o la capacitación. Power Digital NO cobra ninguna tarifa de solicitud, procesamiento o capacitación en ninguna etapa del proceso de reclutamiento o contratación. Todas las ofertas de empleo genuinas se publicarán en nuestra página de carreras en https://powerdigitalmarketing.com/company/careers/. Si tiene alguna duda sobre la autenticidad de algún mensaje en nombre de Power Digital, envíenos un correo electrónico a [email protected] antes de tomar cualquier otra medida en relación con la correspondencia.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener la base de datos central (ingesta, modelado, data marts).
• Construir ingestas que manejen cambios de API, campos obsoletos, límites de tasa y reestadísticas de datos de conversión.
• Modelar datos de múltiples fuentes (Meta, Google, TikTok, Amazon, LinkedIn, Microsoft, Shopify, Klaviyo, GA4, CRMs).
• Contribuir al modelado específico del cliente sobre la capa central.
• Construir capas semánticas y definiciones de métricas para IA.
• Utilizar flujos de trabajo de IA (agentes de IA, herramientas de codificación) para acelerar el desarrollo.
• Colaborar con equipos de producto, ingeniería y clientes.
• Monitorear y resolver problemas de calidad de datos, optimizar pipelines.

Habilidades

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