Ingeniero de Analítica Staff

Una gestión de gastos desordenada es un asunto complicado. Y los procesos tediosos son una situación de perder-perder para todos los implicados, no solo para finanzas. En Pleo, estamos cambiando eso. Creamos soluciones de gasto que hacen que la gestión del dinero sea fluida, empoderadora y sorprendentemente eficaz tanto para los equipos financieros como para los empleados, con la visión de ayudar a todas las empresas a "ir más allá".

La palabra "Pleo" significa en realidad "más de lo que esperas", y vivir bajo ese mantra ha sido el secreto de nuestro éxito durante los últimos 10 años.

Ahora nos encontramos en un momento crucial de nuestro viaje; cada movimiento que hacemos tiene un impacto directo en nuestros más de 40.000 clientes, en nuestro negocio y en nuestro éxito colectivo. Necesitamos personas que se sientan orgullosas de descubrir las necesidades de los clientes, que conviertan problemas complejos en soluciones sencillas, que desafíen la forma en que se hacen las cosas (con respeto) y que siempre apunten alto. Con grandes ambiciones impulsándonos, no podemos decir que lo tengamos todo resuelto. Y, francamente, ¡esa es la mitad de la diversión! Lo que sí podemos decir es que somos un grupo de más de 850 personas de más de 100 nacionalidades, motivadas, progresistas y, lo que es más importante, amables, todos comprometidos a ofrecer juntos el futuro de los gastos empresariales.

Sobre el puesto

Reportarás al Data Engineering Manager, que supervisa tanto al equipo de Data Infra & MLOps como al de Data Services & Governance. Tu relación principal será con los Analytics Engineers integrados en la función de Intelligence, quienes acudirán a ti para obtener orientación sobre arquitectura, decisiones de la capa semántica y preguntas sobre estándares. También colaborarás con un Staff Data Engineer en estándares de ingeniería de datos y prácticas de pipelines, y con otros en la gobernanza de herramientas de BI y analítica de autoservicio. Colaborarás con el equipo de Data Serving en las definiciones de entidades y con el equipo de GenAI Platform en cómo debe ser la "data ready for AI" en el límite de la plataforma.

Lo que estarás haciendo

• Ser responsable de la capa semántica: definir qué es una definición de métrica, cómo se estructura, dónde reside y cómo se aplica. El objetivo es tener una definición canónica de Monthly Recurring Revenue (MRR), churn, transacción y cliente, utilizada por analistas, herramientas de BI y herramientas de IA sin divergencias. Tú harás que eso sea una realidad, no una aspiración.

• Establecer los estándares de modelado de datos para la función: cómo debe ser una arquitectura de dbt limpia, por capas y bien testeada en todos los dominios y en todos los niveles de complejidad.

• Crear y dirigir la comunidad de práctica de Analytics Engineering, incluyendo revisiones de código, patrones compartidos, documentación, onboarding, etc. El objetivo es crear una infraestructura social que haga que los estándares se mantengan.

• Liderar la práctica de desarrollo "AI-native". Utilizar herramientas de codificación con IA como parte nativa de tu forma de escribir, revisar y migrar modelos de datos (no como una demostración, sino como tu flujo de trabajo real). Evaluar qué funciona en un contexto de ingeniería de datos gobernado, qué introduce riesgos y dar forma a la manera en que la comunidad de Analytics Engineering lo adopta.

• Liderar el trabajo de migración responsable aumentada por IA, utilizando herramientas de IA para acelerar el modelado de datos y las migraciones en el Analytics Warehouse y la Operational Data Platform.

• Diseñar modelos de datos y definiciones de métricas de forma documentada y estructurada, permitiendo un consumo fiable por parte de los servicios de IA sin intervención humana.

• Colaborar con los equipos de upstream (ingenieros de producto y backend) para impulsar la disciplina de los contratos de datos y la propiedad de los esquemas en origen, en lugar de gestionar la inconsistencia en downstream.

• Contribuir a los Data & AI Products para analítica externa orientada al cliente, donde los patrones de modelado de datos y las necesidades y capacidades de analítica conversacional crecen constantemente.

Este es un puesto de "senior individual contributor" en nuestro equipo de Data Services & Governance, donde actuarás como líder técnico y de pensamiento, siendo el responsable de la capa semántica y de los estándares de analítica para Pleo. Esto significa que no serás responsable de un dominio concreto, sino de definir qué es la excelencia en todos ellos, mediante el desarrollo, la mejora, el mantenimiento y la evangelización de nuestros estándares de modelado y de las prácticas de desarrollo aumentadas por IA con las que trabajará cada Analytics Engineer, independientemente del equipo en el que se encuentre.

La capa semántica que diseñarás y mantendrás será la única fuente de verdad que consultarán los agentes de IA, las herramientas de BI y los analistas. Se trata de un trabajo fundamental con alcance en toda la empresa, ideal para ti si disfrutas construyendo cosas desde cero. Nuestra capa semántica está todavía en una fase muy inicial. La selección de herramientas está en marcha y este puesto tiene una voz muy importante en ella. Nuestro stack de BI también está en transición, por lo que no heredarás una configuración madura para mantenerla, sino que decidirás cómo debe ser y luego la construirás.

Para mayor contexto, nuestro stack tecnológico incluye actualmente: GCP, BigQuery, dbt Core, Airflow, SQL, Python, Claude Code, GitHub Copilot.

Con quién trabajarás

Este puesto es para ti si:

• Puedes mantener un estándar sin necesidad de que se aplique perfectamente, y sabes qué compromisos son fatales y cuáles son simplemente desordenados.

• Disfrutas genuinamente haciendo crecer una comunidad de práctica mediante la influencia en lugar de la autoridad, y te enorgullece ver a tus colegas adoptar y desarrollar estándares.

• Te parece interesante, por sí mismo, el problema de "¿cómo hacemos que los datos sean legibles para un agente y no solo para un analista?", en lugar de verlo como una tendencia a la que hay que seguir el ritmo.

• Quieres ser responsable de un dominio. Los equipos de Intelligence ya tienen AEs que hacen eso. Este puesto es para alguien que quiere ser responsable de los estándares que construye.

• Aconsejas a otros que utilicen herramientas de codificación con IA pero no las utilizas tú mismo. El desarrollo "AI-native" es parte del mandato, no un extra deseable para diferenciarse.

• Te sientes más cómodo siendo consultado que siendo el responsable último. La capa semántica y los estándares de modelado que establezcas tienen consecuencias en downstream en toda la función y en las funciones de IA que utilizan los clientes.

Al final de tus primeros seis meses, habrás:

• Mapeado el estado actual de los estándares de modelado y la capa semántica en toda la función (dónde las definiciones son consistentes, dónde divergen y cuáles son las brechas de mayor impacto) para redactar un plan con el que la función esté de acuerdo.

• Contribuido a la decisión de herramientas de la capa semántica y comenzado el onboarding de los Analytics Engineers que trabajarán con ella, mediante la redacción de documentación, la realización de sesiones en vivo, la revisión de PRs, etc.

• Establecido una presencia visible en la comunidad de práctica de AE y te habrás convertido en alguien cuyas opiniones en las revisiones de código y sobre arquitectura se escuchan porque han sido demostradas, no solo enunciadas.

• Ejecutado tu propio flujo de trabajo con herramientas de codificación con IA hasta el punto de poder decir claramente qué debería adoptar la función, qué no, y por qué.

Queremos asegurarnos de que estés preparado para el éxito y de que entiendas qué se esperará de ti. Si tu candidatura tiene éxito, nuestro proceso de entrevista es el siguiente:

1. Llamada de introducción: Una charla de 30 minutos con nuestro Talent Partner para hablar del puesto y de tu trayectoria.

2. Prueba de habilidades básicas: Una prueba técnica que realizarás a través de una plataforma externa para demostrar tu comprensión de los fundamentos de la ingeniería analítica.

3. Entrevista con el Hiring Manager: Una entrevista de 60 minutos basada en la conversación, orientada a profundizar en tu experiencia previa y conocer más sobre el equipo.

4. Pleo Challenge: Una entrevista técnica y práctica en vivo diseñada para evaluar tus habilidades de resolución de problemas, así como tu experiencia técnica.

5. Entrevista final: Una entrevista de 45 minutos con uno de nuestros líderes senior, centrada en evaluar las habilidades conductuales y la alineación con nuestros valores.

La transparencia es importante para nosotros, por lo que también queremos compartir algunas ideas sobre lo que buscamos en las candidaturas para asegurar que puedas prepararte para el éxito. Con esto en mente, queremos ayudarte a entender qué es lo que realmente nos importa al revisar tu solicitud:

• Recibimos muchos CV, y muchos de ellos están generados por IA. Nos encanta ver a la gente aprovechando la IA —también es un gran enfoque para nosotros internamente—, pero sin intervención humana, estos CV a veces pueden volverse genéricos y no mostrar al candidato de la mejor manera. Lo que realmente buscamos son los detalles específicos de impacto real que solo tú —no la IA— conoces de tu experiencia previa. Un consejo de nuestra parte es utilizar la fórmula "Logré X, medido por Y, haciendo Z" (crédito: Laszlo Bock, ~2014) para dar una imagen realmente clara de en qué has trabajado. Una nota final: incluir enlaces a los sitios web de tus empresas anteriores es de gran ayuda y nos permite entender verdaderamente tu trayectoria.

• Cada una de las candidaturas que recibimos es revisada por un humano (sí, cientos de ellas) porque creemos que el esfuerzo de los candidatos debe ser correspondido con un nivel igual de cuidado humano. Esto significa que esperamos un nivel de atención similar en tu candidatura. Lee y responde a las preguntas de la solicitud con cuidado, ya que marcan una gran diferencia en nuestro proceso de toma de decisiones.

• Este es un puesto de nivel Staff en Pleo. Esto significa que es una posición muy senior en la que debes demostrar experiencia liderando iniciativas técnicas que puedan tener un impacto en toda la organización o entre equipos en una empresa tecnológica de más de 500-1000 personas. La experiencia previa gestionando una capa semántica también es innegociable. Asegúrate de que tu solicitud lo refleje.

• Inglés primero. Dado que es el idioma de nuestra empresa, por favor envía tu solicitud en inglés. Lo usarás mucho si te unes a nosotros.

• Una mirada justa para todos. Nuestro equipo de talento lee cada una de las solicitudes para garantizar que el proceso sea justo. Para que todo funcione sin problemas, solo aceptamos solicitudes a través de nuestro sistema; nuestro equipo de soporte no puede atender llamadas o correos electrónicos.

• La diversidad nos impulsa. Solo podemos alcanzar nuestros objetivos si nuestro equipo refleja el mundo que nos rodea. Eso empieza por que tú te postules, incluso si no cumples con todos los requisitos. Animamos a personas de todos los orígenes y experiencias a unirse a nosotros.

• Entrevista en tu mejor versión. Queremos que te sientas cómodo durante todo el proceso. Si tienes algún requisito de accesibilidad o necesitas un formato específico, escribe a belonging@pleo.io. Diseñaremos un proceso que funcione para ti.

• Tus datos están seguros. Cuando te postulas, procesamos tus datos personales como encargado del tratamiento. Para más información sobre cómo Pleo procesa los datos personales, lee nuestra Política de Privacidad aquí.

• ¿Te postulas para varios puestos? Nada te lo impide, y evaluamos cada puesto de forma independiente. Sin embargo, buscamos coherencia, así que asegúrate de poder explicar por qué tu interés y experiencia son adecuados para cada puesto específico.

• Volver a postularse. Si te postulas para el mismo puesto de nuevo, por favor espera seis meses desde tu última decisión antes de enviar la solicitud.