Sr. Analytics Engineer - Data Platform
TypeFull-time job
LocationMexico
Posted3 hours ago
Sobre nosotros
En Koltin, estamos rediseñando la forma en que cuidamos a nuestros papás, mamás, abuelos y abuelas, con el objetivo de ayudarles a mantenerse saludables, activos e independientes durante el mayor tiempo posible. Lo hacemos a través de nuestras membresías de salud, que integran:
Atención clínica enfocada en la prevención
Cobertura médica de gastos mayores
Programas de bienestar y comunidad
Somos la primera empresa en México que protege a personas adultas mayores, desde los 50 hasta los 84 años. Estamos creciendo rápidamente en todo el país, con un propósito claro: transformar la experiencia de salud para las Grandes Personas, haciéndola más humana, accesible y digna.
Sobre el puesto
Buscamos un(a) Sr. Analytics Engineer con inclinación a plataforma de datos: la persona que se hace dueña del *cómo*. Vas a diseñar los contratos de datos y el modelado analítico que hacen que un número signifique lo mismo en cualquier canal, y a sostener la plataforma que lo hace posible - ingesta, orquestación, calidad y documentación.
Es un rol senior, hands-on y de alta influencia: pones la vara técnica, mentoreas al equipo y te sientas en la mesa donde producto, negocio e ingeniería toman decisiones.
Nuestra ambición es clara: pasar de responder bien lo que ya se pregunta, a anticipar la pregunta, y de ahí a modelos predictivos corriendo en producto. Este rol es la pieza que hace ese salto sostenible.
Responsabilidades:
Diseñar y operar contratos de datos. Una tabla por número crítico, acordada con el equipo dueño del dominio, versionada en dbt con commits, tests y catálogo.
Ser dueño(a) del modelado analítico. Capas, convenciones y modelo dimensional en dbt, con documentación y CI que eviten que la deuda entre por la puerta.
Fortalecer la plataforma de datos. Ingesta (Airbyte), orquestación (Dagster), calidad y observabilidad: que las anomalías nos avisen antes de que alguien las reporte.
Habilitar self-service real. Capa semántica y modelos en Omni y Hex para que quien pregunta pueda responderse solo, con Data como guía y revisor.
Construir los entregables de alta confianza. Dashboards y reportes para board, aliados externos y reporteo regulatorio, donde el margen de error es cero.
Trabajar cerca del dominio. Embedded con un equipo de producto/negocio, aportando además al trabajo transversal de contratos, calidad y estándares.
Subir la vara del equipo. Code review, pairing y mentoría técnica; estándares que se sostienen sin ti en la sala.
Habilitar Data Science y ML. Datasets, features y pipelines confiables para que los modelos lleguen a producción y sus resultados regresen al producto.
Valores:
Medimos el trabajo por impacto, no por horas.
Proactividad y productividad son igual de importantes.
Rapidez ≠ velocidad (buscan “velocidad” con dirección intencionada).
Constancia y congruencia (alinear lo que hacemos con lo que Koltin y las GPs necesitan).
Honrar el proceso (el proceso importa tanto como el resultado).
Lo que buscamos:
4+ años en datos (analytics engineering, data engineering o BI con modelado fuerte), con al menos 2 operando como senior o referente técnico.
SQL avanzado y criterio real de modelado analítico: dimensional, cargas incrementales, idempotencia, manejo de historia.
Transformaciones de datos en producción. Experiencia llevando pipelines y transformaciones de datos a producción con herramientas como dbt o equivalentes, definiendo buenas prácticas de estructura, calidad y testing, componentes reutilizables, documentación, CI/CD y orquestación de jobs/workflows.
Desarrollo de pipelines y automatización. Experiencia construyendo pipelines, automatizaciones y procesos de datos con Python o tecnologías equivalentes, aplicando buenas prácticas de ingeniería como Git, PRs/code review, testing y CI/CD.
Experiencia con un orquestador (Dagster, Airflow) y con ingesta administrada (Airbyte, Fivetran o equivalente).
PostgreSQL y/o un warehouse analítico (Redshift, Snowflake, BigQuery), con desempeño y costo en la cabeza.
Haber construido capa semántica o modelos de BI para que otros consulten por su cuenta (Omni, Looker, Hex, Metabase, Power BI, Otras herramientas de BI).
Comunicación con negocio. Convertir una pregunta ambigua en una definición de métrica que aguante discusión, y defenderla con datos.
Haber mentoreado a otros ingenieros y dejado estándares que sobrevivieron.
Español nativo e inglés profesional (documentación y herramientas en inglés).
Suma puntos:
GCP o AWS e infraestructura como código (Terraform, Pulumi o CDK).
Arquitecturas Rest API, GraphQL y Microservicios
Experiencia con datos clínicos o de salud y con requerimientos de privacidad y cumplimiento.
Conocimientos de arquitecturas OLAP (MOLAP, ROLAP)
Haber habilitado trabajo de Data Science / ML: datasets de entrenamiento, features reutilizables, predicciones servidas al producto.
Contexto de startup en crecimiento: ambigüedad alta, poca burocracia, prioridades que se mueven.
Cómo trabajamos:
Dos formas de operar. Self-service (Hex, Omni en Slack, Claude, Ia generativa) para hipótesis y exploración rápida; y entregables construidos por Data cuando la confianza tiene que ser total.
Todo request deja capacidad detrás. Cada entrega viene acompañada del modelo y el contrato que evitan volver a resolverlo desde cero.
Los datos viven en el dominio que le importan. Data se acerca al equipo, no al revés.
Ownership real. Poca jerarquía, criterio propio y espacio para decidir cómo se construyen las cosas.
Qué NO es este rol
No es un rol de BI o dashboards únicamente: el corazón del trabajo es modelado y plataforma.
No es una mesa de ayuda de queries ni un equipo central de reporteo.
Stack
PostgreSQL · dbt · Dagster · Airbyte · Python · Omni · Hex · AWS · Git / GitHub Actions · Slack · Notion · Claude
Beneficios a colaboradores en México:
🎓 Acceso a herramientas y beneficios para tu crecimiento profesional, como cursos, talleres, libros, etc.
💊 Asistencia médica privada por videollamada (médico general, nutriólogo y psicólogo) ilimitado para ti y 3 familiares
🏈 Acceso a herramientas para tu cuidado físico (TotalPass)
🌴 9 días adicionales de personal leave por ley al año
👓 Seguro de Gastos Médicos Mayores
💻 Equipo necesario para hacer tu trabajo
💵 Apoyo mensual de $700 pesos adicionales al sueldo mensual
💎 Apoyo de $2,500 por ocasión única tras periodo de prueba
Originally posted on Himalayas
En Koltin, estamos rediseñando la forma en que cuidamos a nuestros papás, mamás, abuelos y abuelas, con el objetivo de ayudarles a mantenerse saludables, activos e independientes durante el mayor tiempo posible. Lo hacemos a través de nuestras membresías de salud, que integran:
Atención clínica enfocada en la prevención
Cobertura médica de gastos mayores
Programas de bienestar y comunidad
Somos la primera empresa en México que protege a personas adultas mayores, desde los 50 hasta los 84 años. Estamos creciendo rápidamente en todo el país, con un propósito claro: transformar la experiencia de salud para las Grandes Personas, haciéndola más humana, accesible y digna.
Sobre el puesto
Buscamos un(a) Sr. Analytics Engineer con inclinación a plataforma de datos: la persona que se hace dueña del *cómo*. Vas a diseñar los contratos de datos y el modelado analítico que hacen que un número signifique lo mismo en cualquier canal, y a sostener la plataforma que lo hace posible - ingesta, orquestación, calidad y documentación.
Es un rol senior, hands-on y de alta influencia: pones la vara técnica, mentoreas al equipo y te sientas en la mesa donde producto, negocio e ingeniería toman decisiones.
Nuestra ambición es clara: pasar de responder bien lo que ya se pregunta, a anticipar la pregunta, y de ahí a modelos predictivos corriendo en producto. Este rol es la pieza que hace ese salto sostenible.
Responsabilidades:
Diseñar y operar contratos de datos. Una tabla por número crítico, acordada con el equipo dueño del dominio, versionada en dbt con commits, tests y catálogo.
Ser dueño(a) del modelado analítico. Capas, convenciones y modelo dimensional en dbt, con documentación y CI que eviten que la deuda entre por la puerta.
Fortalecer la plataforma de datos. Ingesta (Airbyte), orquestación (Dagster), calidad y observabilidad: que las anomalías nos avisen antes de que alguien las reporte.
Habilitar self-service real. Capa semántica y modelos en Omni y Hex para que quien pregunta pueda responderse solo, con Data como guía y revisor.
Construir los entregables de alta confianza. Dashboards y reportes para board, aliados externos y reporteo regulatorio, donde el margen de error es cero.
Trabajar cerca del dominio. Embedded con un equipo de producto/negocio, aportando además al trabajo transversal de contratos, calidad y estándares.
Subir la vara del equipo. Code review, pairing y mentoría técnica; estándares que se sostienen sin ti en la sala.
Habilitar Data Science y ML. Datasets, features y pipelines confiables para que los modelos lleguen a producción y sus resultados regresen al producto.
Valores:
Medimos el trabajo por impacto, no por horas.
Proactividad y productividad son igual de importantes.
Rapidez ≠ velocidad (buscan “velocidad” con dirección intencionada).
Constancia y congruencia (alinear lo que hacemos con lo que Koltin y las GPs necesitan).
Honrar el proceso (el proceso importa tanto como el resultado).
Lo que buscamos:
4+ años en datos (analytics engineering, data engineering o BI con modelado fuerte), con al menos 2 operando como senior o referente técnico.
SQL avanzado y criterio real de modelado analítico: dimensional, cargas incrementales, idempotencia, manejo de historia.
Transformaciones de datos en producción. Experiencia llevando pipelines y transformaciones de datos a producción con herramientas como dbt o equivalentes, definiendo buenas prácticas de estructura, calidad y testing, componentes reutilizables, documentación, CI/CD y orquestación de jobs/workflows.
Desarrollo de pipelines y automatización. Experiencia construyendo pipelines, automatizaciones y procesos de datos con Python o tecnologías equivalentes, aplicando buenas prácticas de ingeniería como Git, PRs/code review, testing y CI/CD.
Experiencia con un orquestador (Dagster, Airflow) y con ingesta administrada (Airbyte, Fivetran o equivalente).
PostgreSQL y/o un warehouse analítico (Redshift, Snowflake, BigQuery), con desempeño y costo en la cabeza.
Haber construido capa semántica o modelos de BI para que otros consulten por su cuenta (Omni, Looker, Hex, Metabase, Power BI, Otras herramientas de BI).
Comunicación con negocio. Convertir una pregunta ambigua en una definición de métrica que aguante discusión, y defenderla con datos.
Haber mentoreado a otros ingenieros y dejado estándares que sobrevivieron.
Español nativo e inglés profesional (documentación y herramientas en inglés).
Suma puntos:
GCP o AWS e infraestructura como código (Terraform, Pulumi o CDK).
Arquitecturas Rest API, GraphQL y Microservicios
Experiencia con datos clínicos o de salud y con requerimientos de privacidad y cumplimiento.
Conocimientos de arquitecturas OLAP (MOLAP, ROLAP)
Haber habilitado trabajo de Data Science / ML: datasets de entrenamiento, features reutilizables, predicciones servidas al producto.
Contexto de startup en crecimiento: ambigüedad alta, poca burocracia, prioridades que se mueven.
Cómo trabajamos:
Dos formas de operar. Self-service (Hex, Omni en Slack, Claude, Ia generativa) para hipótesis y exploración rápida; y entregables construidos por Data cuando la confianza tiene que ser total.
Todo request deja capacidad detrás. Cada entrega viene acompañada del modelo y el contrato que evitan volver a resolverlo desde cero.
Los datos viven en el dominio que le importan. Data se acerca al equipo, no al revés.
Ownership real. Poca jerarquía, criterio propio y espacio para decidir cómo se construyen las cosas.
Qué NO es este rol
No es un rol de BI o dashboards únicamente: el corazón del trabajo es modelado y plataforma.
No es una mesa de ayuda de queries ni un equipo central de reporteo.
Stack
PostgreSQL · dbt · Dagster · Airbyte · Python · Omni · Hex · AWS · Git / GitHub Actions · Slack · Notion · Claude
Beneficios a colaboradores en México:
🎓 Acceso a herramientas y beneficios para tu crecimiento profesional, como cursos, talleres, libros, etc.
💊 Asistencia médica privada por videollamada (médico general, nutriólogo y psicólogo) ilimitado para ti y 3 familiares
🏈 Acceso a herramientas para tu cuidado físico (TotalPass)
🌴 9 días adicionales de personal leave por ley al año
👓 Seguro de Gastos Médicos Mayores
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💵 Apoyo mensual de $700 pesos adicionales al sueldo mensual
💎 Apoyo de $2,500 por ocasión única tras periodo de prueba
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