Analytics Engineer

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

Key Responsibilities

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

Skills, Knowledge and Expertise

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.