AI Analytics Engineer

Ucrop; Argentina; Remote; ARS 1,500,000 - 2,100,000; Full time

Job summary

ucrop.it busca un AI Analytics Engineer para liderar la migración de tableros de QuickSight a sistemas generados con IA, diseñando la capa semántica y definiendo métricas y definiciones de negocio como fuente única de verdad.

Trabajarás con pipelines de datos, ETL/ELT y evaluaciones de calidad para asegurar trazabilidad de cada número y escalabilidad de modelos de datos en un entorno de BI e analytics para clientes globales.

Qualifications

• Formación en Ingeniería en Informática o afín; experiencia mínima en BI/Analytics.
• Dominio de SQL y experiencia con bases de datos relacionales (PostgreSQL) y no relacionales (MongoDB); Python obligatorio.
• Experiencia práctica con LLMs vía API (OpenAI, Anthropic) y evaluación de resultados.

Responsibilities

• Liderar migración de tableros de QuickSight a tableros generados con IA.
• Diseñar y mantener la capa semántica: métricas y definiciones de negocio.
• Construir pipelines que traduzcan preguntas en consultas, visualización y tableros.
• Definir controles de calidad para trazabilidad de números.
• Participar en definiciones de arquitectura y escalabilidad de modelos de datos.
• Exponer información relevante a clientes y al equipo de producto.

Skills

SQL

Python

BI/Analytics

Education

Graduación en Ingeniería en Informática o afín

Tools

PostgreSQL

MongoDB

OpenAI API

dbt

Tableau

Power BI

SQL/BI Tools

Job description

ucrop.it está transformando la manera de producir cultivos para el mundo.

Damos a las cadenas de suministro de alimentos globales las herramientas para que puedan demostrar con evidencia verificable su cumplimiento de estándares internacionales de sustentabilidad, no deforestación y captura de carbono entre muchas otras.

La empresa está en crecimiento con presencia en Latinoamérica, Estados Unidos y clientes globales.

Estamos cambiando la forma en que generamos analítica: pasamos de tableros armados a mano en QuickSight a tableros propios generados con AI, sobre nuestro propio modelo de datos. Buscamos a alguien que lidere técnicamente esa transición.

El AI Analytics Engineer va a trabajar con las distintas áreas de ucrop.it para diseñar y operar un sistema que transforma preguntas de negocio en tableros y reportes confiables, generados por AI y respaldados por datos bien modelados.

Para tener éxito en el puesto, vas a necesitar curiosidad intelectual, atención al detalle, apertura a nuevas ideas, sólidas habilidades de datos y criterio para decidir qué resuelve la AI y qué conviene resolver con lógica determinística.

¿Cuáles serán las tareas?

• Liderar la migración de los tableros actuales de QuickSight a tableros propios generados con AI.
• Diseñar y mantener la capa semántica: métricas, dimensiones y definiciones de negocio que la AI usa como fuente única de verdad.
• Construir los pipelines que convierten una pregunta en consulta, visualización y tablero (text-to-SQL, generación de componentes de visualización, validación de resultados).
• Definir evaluaciones y controles de calidad para que cada número que ve un cliente sea trazable hasta su dato de origen.
• Participar en el desarrollo, las definiciones de arquitectura y la escalabilidad de los modelos de datos.
• Participar en decisiones de captura y seguimiento de datos relacionados al uso del producto.
• Desarrollar y mantener ETL/ELT.
• Exponer información relevante hacia nuestros clientes y al equipo de producto para la mejora continua.
• Formación en Ingeniería en Informática o afín, con experiencia mínima deseada de +2 años en Business Intelligence, Analytics Engineering o áreas relacionadas.
• Excluyente: dominio de SQL y experiencia con bases relacionales (PostgreSQL) y no relacionales (MongoDB).
• Excluyente: experiencia en Python.
• Experiencia práctica construyendo con LLMs vía API (OpenAI, Anthropic u otros): prompts con salida estructurada, tool use, evaluación de resultados.
• Se valorará experiencia en modelado semántico o herramientas como dbt, Cube o similares.
• Se valorará experiencia previa con QuickSight, Tableau o Power BI.
• Se valorará experiencia con servicios serverless en AWS o GCP (Lambda, Cloud Functions, Cloud Run).
• Se valorará conocimiento de datos geoespaciales.

Palabras clave