Ingeniero de Analytics Sénior

• Más de 5 años de experiencia como Analytics Engineer, con una sólida trayectoria construyendo y entregando modelos de datos de nivel de producción (obligatorio).

• Curiosidad genuina por los dominios de negocio que modelas: quieres entender qué decisiones se toman utilizando los datos, no solo cómo se ven los datos.

• Sólida experiencia práctica con dbt: modelado, pruebas, contratos de datos, documentación; no solo ejecutar dbt, sino entender cómo diseñar una capa de modelos fiable (obligatorio).

• Experto en SQL en un almacén de datos en la nube moderno (Redshift, BigQuery, Snowflake o similar).

• Pensamiento sistémico: capacidad para tomar decisiones arquitectónicas transversales, no solo implementar modelos individuales. Ves cómo encajan las piezas.

• Precisión semántica: escribes definiciones de métricas y documentación de datos que no tienen ambigüedad tanto para humanos como para agentes de IA.

• Se valorará la experiencia con Python para tareas de datos.

• Se valorará la familiaridad con herramientas de gobierno y linaje de datos (OpenMetadata o similar).

• Se valorará el conocimiento del dominio Fintech o servicios financieros.

• Se requiere fluidez en inglés. El español es un plus.

Tenemos una base sólida y sostenible, donde ofrecemos un lugar de trabajo seguro y fiable. Tienes la libertad y la confianza para realizar la mejor contribución posible.

Una de las fortalezas más valoradas por nuestros empleados es nuestro compañerismo y nuestra cultura de apoyo, que fomenta el sentido de pertenencia trabajando estrechamente con nuestros valores. Con nosotros, tendrás proyectos desafiantes en los que trabajar para impulsar tus habilidades y conocimientos.

Además, estamos muy orgullosos de la oficina única que tenemos, que ofrece un entorno cómodo e inspirador para trabajar con todo lo que necesitas.

• 23 días de vacaciones + 2 días de libre disposición al año.

• Plan de compensación flexible para transporte, restaurantes y guardería con Cobee.

• Descuentos en seguro médico con Sanitas y DKV.

• Horario de trabajo flexible.

• Un presupuesto personal para el desarrollo profesional.

• Talleres en la oficina y meet-ups para fomentar la participación de la comunidad y el crecimiento profesional.

• Trabajo híbrido o remoto (hasta 2 horas de diferencia con GMT+2).

Además, contamos con un Wellness Program que adopta un enfoque holístico cubriendo 6 áreas (conciencia ocupacional, física, financiera, emocional, social y ambiental). Cada área incluirá una variedad de actividades, y podrás elegir entre 34 actividades diferentes que mejor se adapten a tus necesidades para configurar un plan que funcione mejor para ti.

Estamos buscando un Senior Analytics Engineer para liderar la capa de habilitación analítica en los dominios de negocio principales de seQura: construyendo la base de datos fiable y bien gobernada en la que los equipos de negocio, producto y ciencia de datos confían para tomar decisiones y desplegar modelos.

Este rol se sitúa en la intersección del modelado de datos, la comprensión del dominio de negocio, el gobierno y la precisión semántica. Diseñarás y entregarás modelos dbt de nivel de producción, darás forma a la capa semántica para que esté preparada para la IA y establecerás el estándar de calidad para el equipo de habilitación analítica. Trabajarás estrechamente con los líderes de los círculos de negocio, Data Scientists en las áreas de Riesgo, Finanzas, Pagos y Cobros, y con el equipo de Platform y Data Engineering.

Convertir los datos brutos de seQura en productos de datos fiables y bien gobernados que impulsen la toma de decisiones en toda la empresa.

El equipo construye los cimientos que permiten a los equipos de Producto, Finanzas, Riesgo, Pagos, Data Science e IA trabajar con datos fiables, consistentes y localizables, asegurando que todos hablen el mismo idioma al tomar decisiones.

• Defender una única fuente de verdad para las métricas de negocio principales: unificando definiciones, socializando y gobernando los KPIs canónicos utilizados en todo seQura, de modo que, ya sea que una métrica aparezca en un dashboard, en un modelo de DS o en un informe ejecutivo, signifique lo mismo.

• Construir productos de datos de dominio que sirvan tanto para la reporting operativa como para las necesidades de características (features) de ML, asegurando que los equipos downstream puedan servirse a sí mismos de forma fiable.

• Diseñar, construir y desplegar modelos dbt de nivel de producción en múltiples dominios de negocio —Pagos, Cobros, Riesgo y Finanzas— escribiendo SQL limpio, bien probado y bien documentado.

• Liderar la capa de gobierno: contratos de datos, linaje a nivel de columna, pruebas y definiciones semánticas; no solo desplegar modelos, sino hacer que sean fiables.

• Estructurar la capa semántica para que sea legible por máquinas y esté preparada para la IA, dando soporte tanto al BI de autoservicio como a casos de uso impulsados por IA.

• Establecer y mantener estándares de pruebas, documentación y calidad de datos en todo el equipo de analytics engineering.

• Colaborar estrechamente con Data Scientists, líderes de círculo y el equipo de Platform para comprender profundamente la lógica del dominio y traducirla en modelos de datos precisos y sin ambigüedades.

• Tomar decisiones arquitectónicas transversales con una mentalidad de sistemas, pensando más allá de los modelos individuales y en cómo encaja toda la capa de datos.

• La capa de transformación dbt a través de los dominios de negocio

• La Única Fuente de Verdad (SSOT) para las métricas clave de negocio

• Modelos semánticos que permitan una analítica y reporting consistentes

• Contratos de datos y estándares de gobierno entre dominios

• Linaje de datos, documentación y capacidad de descubrimiento

• Calidad, pruebas y monitorización de datos para garantizar productos de datos fiables

1. Mentalidad de producto: tratamos los conjuntos de datos como productos, con una propiedad clara, estándares de calidad y consumidores.

2. Fuerte enfoque en el gobierno de datos, la documentación y la capacidad de descubrimiento.

3. Colaboración con los stakeholders de negocio para traducir conceptos operativos en modelos de datos fiables.

4. Analytics Engineering se sitúa en la intersección del conocimiento de negocio, la ingeniería de software y la arquitectura de datos.

5. Mejora continua mediante pruebas, observabilidad y patrones de modelado reutilizables.

Te sumergirás en el ecosistema de datos de seQura, familiarizándote con nuestro proyecto dbt, los modelos semánticos y los principios de gobierno. Trabajarás estrechamente con los stakeholders de negocio y tus compañeros Analytics Engineers para comprender tu dominio, los modelos de datos existentes y las oportunidades para mejorar la consistencia y la calidad de los datos.

Entregarás tus primeros modelos dbt listos para producción para tu dominio de negocio asignado, aplicando las mejores prácticas de pruebas, documentación y gobierno. Empezarás a contribuir a los estándares del equipo en torno a la calidad de los datos, la mantenibilidad y la consistencia semántica.

Asumirás la responsabilidad de una parte significativa de la Única Fuente de Verdad dentro de tu dominio, permitiendo que los equipos downstream se sirvan de forma autónoma y con confianza de datos fiables. También contribuirás a iniciativas transversales, ayudando a definir modelos semánticos compartidos, estándares de gobierno y patrones de datos reutilizables en toda la organización.

Nuestra moderna plataforma de datos está construida sobre AWS, con dbt en el corazón de nuestra capa de transformación y Redshift como nuestro almacén de datos analíticos.

Los Analytics Engineers trabajan extensamente con SQL y dbt para construir modelos de datos fiables y reutilizables, aprovechando flujos de trabajo de desarrollo basados en Git, pruebas automatizadas, documentación y monitorización de la calidad de los datos para garantizar productos de datos fiables.

El equipo colabora estrechamente con Data Platform y Data Engineering, construyendo sobre una infraestructura nativa de la nube y contribuyendo a un ecosistema de datos gobernado diseñado para dar soporte a casos de uso de analítica, inteligencia de negocio e IA en todo seQura.