El Senior Data Analytics Engineer es el responsable de garantizar la integridad y eficiencia de la infraestructura analítica de Stori. Su misión es diseñar, validar y supervisar flujos de datos complejos que aseguren la veracidad de la información para la toma de decisiones. Actúa con autonomía técnica para certificar la calidad del código y la arquitectura de datos, funcionando como el filtro de calidad definitivo que resguarda la confiabilidad de los activos de información de la compañía.

• Licenciatura en Ingeniería, Ciencia de Datos, TI o áreas cuantitativas relacionadas.
• Mínimo 2 a 4 años de experiencia en ingeniería de analítica, demostrando capacidad para realizar análisis complejos con mínima supervisión.
• Trayectoria en el despliegue de trabajos en producción y resolución de problemas técnicos en entornos de alto volumen de datos.
• Dominio Avanzado de SQL y Python: Capacidad para desarrollar código robusto, eficiente y a nivel de producción, bajo disciplinas de ingeniería y mejores prácticas de optimización.
• Arquitectura de Pipelines (dbt & Airflow): Experto en el desarrollo independiente de modelos incrementales, macros y flujos complejos en dbt, integrándolos en clústeres de Airflow con monitoreo de datos.
• Ecosistema de Datos (AWS & Tools): Familiaridad profunda con herramientas de AWS para la disponibilidad de datos, diferenciando entre bases transaccionales, estructuradas y no estructuradas.
• Gobernanza y Alfabetización de Datos: Especialista en monitoreo de calidad de datos, gestión de metadatos y cumplimiento estricto de los procedimientos de gobernanza.
• Visualización de Datos: Diseño de vistas complejas y dashboards optimizados bajo mejores prácticas de visualización.

• Validación de la Integridad de Datos: Garantizar con autonomía la veracidad y consistencia de los modelos de datos, realizando chequeos de calidad de extremo a extremo y atendiendo de inmediato cualquier desviación en la información.
• Supervisión de Estándares Técnicos: Revisar y mejorar la eficiencia del código desarrollado por otros miembros del equipo (o analistas externos), asegurando que se cumplan los estándares de ingeniería de Stori.
• Gestión de la Gobernanza Institucional: Asegurar que todos los procesos de desarrollo de productos de datos cumplan con las políticas de gobernanza, seguridad y manejo de metadatos de la organización.
• Referencia y Mentoría Técnica: Actuar como punto de contacto (POC) en temas técnicos específicos, comunicando soluciones a audiencias no técnicas y guiando la implementación de mejores prácticas en el equipo.
• Certificación de Pipelines y Dashboards: Supervisar que los procesos de monitoreo y reporte a largo plazo sean precisos, optimizados y reflejen fielmente la salud del negocio.

Información a la que tiene acceso:

• Bases de Datos Críticas: Acceso directo a registros transaccionales y de comportamiento de clientes para la validación de flujos de información.
• Lógica de Procesamiento: Acceso a la arquitectura técnica y reglas de transformación de datos que constituyen el know-how operativo de la ingeniería en la empresa.
• Sistemas de Seguridad y Gobernanza: Capacidad para supervisar y aplicar protocolos de protección de datos dentro del ecosistema analítico.
• Métricas de Operación y Rentabilidad: Acceso a la lógica interna de indicadores de desempeño estratégicos utilizados para la planeación del negocio.

Habilidades de IA:

• Habilidad 1: Modelado Predictivo y Machine Learning Operacional (MLOps)Liderar la integración de modelos de ML (Regresión, Clasificación, Forecasting) directamente en los pipelines de datos (MLOps) con herramientas como Kubernetes, SageMaker o Vertex AI.
• Habilidad 2: Implementación de Soluciones de Generative AI o LLMs: Demostrar cómo utilizar modelos de lenguaje grandes (LLMs) o IA generativa para automatizar la Documentación de Activos de Información (metadatos) o para crear resúmenes ejecutivos automatizados de grandes datasets transaccionales, agilizando la toma de decisiones estratégicas.
• Habilidad 3:Monitoreo Proactivo de Calidad de Datos con IA: Uso de IA/ML para automatizar la Documentación de Activos de Información (metadatos) o crear resúmenes ejecutivos automatizados de grandes datasets.
• Habilidad 4:Uso Estratégico de Herramientas de Business Intelligence impulsadas por IA: Experiencia en herramientas de BI (como Looker o Tableau) que utilizan IA para la generación de insights automáticos, identificación de drivers de negocio o para simplificar la interfaz de datos para audiencias no técnicas.