Analytics Engineer
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En Imagemaker estamos en busca de un Analytics Engineer para apoyar a uno de nuestos clientes en un prpyecto de migración de ambientes exploratorios a Bundles. Su problema a resolver u objetivo sera la migración de procesos de datos utilizando Dataform, y soportado con herramientas de IA como Claude y GPT.
IMPORTANTE: Esta es una posición 100% remota para profesionales ubicados en Chile y Colombia
IMPORTANTE: Esta es una posición 100% remota para profesionales ubicados en Chile y Colombia
Responsabilidad principal:
- Migrar procesos de datos utilizando Dataform, y soportado con herramientas de IA como Claude y GPT.
- Priorizar y organizar el backlog técnico y de datos (mejoras, deuda, optimización de pipelines).
- Definir el modelamiento y la transformación de la información en los procesos que construye.
- Diseñar y seleccionar herramientas, lenguajes y enfoques técnicos para el desarrollo de pipelines.
- Aplica controles de seguridad basados en las normas establecidas y buenas prácticas en sus pipelines
Conocimientos técnicos:
- SQL: Diseño de queries eficientes, con nomenclatura clara, uso de metadata y patrones de calidad
- Componentes Cloud (GCP): Uso de servicios core (BigQuery, Dataform, Cloud Storage, Cloud Run) para levantar infraestructura escalable, segura y costo-eficiente en el desarrollo de productos de datos
- Nociones DevOps: Familiaridad o uso de Gitlab, Terraform y CI/CD
- Ingeniería de Prompt: Diseño y optimización de prompts para integrar IA generativa en flujos de datos y automatizaciones
- Arquitectura Medallion: Diseño y estandarización de capas Bronze/Silver/Gold; criterios de promoción entre capas
- Gobierno de datos y Compliance: Operativizar políticas de gobernanza (nomenclatura, catalogación, calidad), accesos por roles/IAM y policy tags; asegurar apego a GDPR/LGPD/ISO y normativas locales
Soft Skills:
- Comunicación: Adaptar mensajes técnicos y no técnicos según la audiencia, incluso en niveles estratégicos
- Colaboración: Cooperar con distintos roles y squads, fomentando sinergia y resolución conjunta
- Resolución de problemas: Liderar soluciones innovadoras ante problemas complejos de datos
- Mentoring: Guiar a colegas en prácticas de ingeniería de datos, fomentando desarrollo profesional
- Pensamiento crítico: Evaluar decisiones técnicas y estratégicas cuestionando supuestos
- Aprendizaje continuo: Promover una cultura de aprendizaje en el equipo, integrando nuevas prácticas y herramientas
- Entendimiento de negocio: Conectar modelos y pipelines con journey end-to-end, KPIs/OKRs core y casos de uso de alto impacto; priorizar backlog según valor.