Directo de la empresahace 1 día
Senior Data Analytics Engineer
Trafilea
Buenos AiresRemoto · Tiempo completo
Senior4+ años
Este aviso fue publicado originalmente en inglés, así que es probable que necesites inglés para este puesto. La descripción puede estar traducida automáticamente al español; ante la duda, revisá el aviso original con el botón de postularte.
Empresa de tecnología busca Ingeniero Senior de Data Analytics para unirse a su equipo 100% remoto. El rol implica la arquitectura y escalado de pipelines de datos, modelado, BI y soporte a ML.
Por qué aplicar
Si sos un crack del análisis de datos y te copa la idea de laburar 100% remoto para una empresa tech que escala marcas propias con IA, este puesto es para vos. Vas a armar y escalar pipelines, modelado y BI para un equipo global.
Descripción del puesto
Acerca de Trafilea Trafilea es una Plataforma de Consumo Tecnológico para el Crecimiento de Marcas Transformadoras. Estamos construyendo el Motor de Crecimiento de IA que impulsa la próxima generación de marcas de consumo. Con más de $1000 millones en ingresos acumulados, 12 millones de clientes y 500 talentos en 19 países, combinamos tecnología, marketing de crecimiento y excelencia operativa para escalar marcas impulsadas por un propósito y nativas digitales. Poseemos y operamos nuestras propias marcas D2C (no somos una agencia), con presencia en Walmart, Nordstrom, Amazon y una fuerte huella global. ¿Por qué Trafilea? Somos un grupo de eCommerce liderado por tecnología que escala nuestras propias marcas D2C amadas a nivel mundial, mientras ayudamos a talentos ambiciosos a crecer tan rápido como nosotros. - Construimos y escalamos nuestras propias marcas. - Invertimos en IA y automatización como pocos en eCommerce. - Probamos rápido, crecemos rápido y te ayudamos a hacer lo mismo. - Sé parte de un equipo global dinámico, diverso y talentoso. - 100% Remoto, salario competitivo en USD, tiempo libre remunerado y más. Responsabilidades del Puesto Este rol se sitúa en la intersección de ingeniería de datos, analítica, inteligencia de negocios e infraestructura de aprendizaje automático. Arquitectarás y escalarás pipelines de datos modernos, construirás modelos de datos resilientes y asegurarás la confiabilidad, precisión y rendimiento operativo de nuestra capa de informes de BI y plataformas de ML. Responsabilidades Clave: - Arquitectura de Pipelines y Sistemas: - Arquitectar, escalar y mantener pipelines ETL/ELT de extremo a extremo y flujos de trabajo impulsados por Airflow a lo largo del ciclo de vida completo de los datos (extracción, transformación, modelado de ML, informes). - Entrega de Modelado de Datos y BI: - Diseñar y optimizar transformaciones SQL, conjuntos de datos y modelos de datos de alta calidad. - Construir, centralizar y mantener dashboards y herramientas analíticas para traducir necesidades de negocio en soluciones de BI escalables. - Calidad de Datos y Gobernanza: - Establecer una gobernanza sólida, monitoreo, alertas, SLAs, validación de datos y detección de anomalías. - Realizar análisis de causa raíz para asegurar alta precisión, confiabilidad y confianza del negocio en las métricas. - Soporte de Machine Learning y Analítica: - Operacionalizar modelos de ML en entornos batch/real-time y construir herramientas de datos internas para potenciar a los equipos de Marketing Science, Analítica y comercial. - Optimización de Rendimiento y Costos: - Optimizar consultas SQL complejas y conjuntos de datos a gran escala en cuanto a rendimiento, eficiencia de costos y escalabilidad en el ecosistema de la nube de AWS. - Colaboración con Stakeholders: - Asociarse con equipos multifuncionales para definir y reportar métricas clave de negocio (ej. CAC, ROAS, LTV, embudos de conversión) para guiar directamente la toma de decisiones ejecutivas. Experiencia: - Más de 4 años en Ingeniería de Datos, Ingeniería Analítica, BI o Ingeniería de ML en entornos de producción. - SQL y Modelado: - Dominio avanzado de SQL (joins, CTEs, window functions, optimización) y experiencia comprobada diseñando/manteniendo modelos de datos y pipelines de producción. - Stack de AWS: - Experiencia práctica con servicios de datos centrales de AWS (ej. Redshift, S3, Glue, Athena, Lambda). - Orquestación: - Experiencia práctica con Apache Airflow para la gestión de flujos de trabajo. - Programación y Estándares de Ingeniería: - Sólidas habilidades en Python (enfoque OOP), experiencia con prácticas de CI/CD (GitHub Actions/GitLab) y contenerización (Docker, Kubernetes/ECS/EKS). - BI y Calidad de Datos: - Dominio de plataformas de BI (Tableau, Quicksight o similar) y propiedad directa de informes de producción, calidad de datos y análisis de causa raíz. - Habilidades Blandas: - Pensador a nivel de sistemas con altos estándares para documentación, escalabilidad, precisión y comunicación de insights a socios técnicos y no técnicos. Deseable: - Experiencia con dbt o frameworks ELT modernos. - Experiencia especializada en analítica de eCommerce y marketing (CAC, ROAS, LTV, retención y optimización de embudos).
Responsabilidades
- Arquitectura y escalado de pipelines ETL/ELT
- Diseño y optimización de transformaciones SQL y modelos de datos
- Construcción y mantenimiento de dashboards y herramientas analíticas
- Establecimiento de gobernanza de datos, monitoreo y alertas
- Análisis de causa raíz para asegurar la precisión de métricas
- Operacionalización de modelos ML en entornos batch/real-time
- Construcción de herramientas de datos internas
- Optimización de consultas SQL y datasets para rendimiento y costo
- Colaboración con equipos cross-funcionales para definir y reportar métricas clave
Habilidades
SistemasDocumentaciónEscalabilidadPrecisiónComunicación de insightsPensamiento sistémicoAltos estándaresComunicación a socios técnicos y no técnicos
Beneficios
- USD competitive salary
- paid time off
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