Analytics Engineer: Data Dashboards & Pipelines

Cashea; Buenos Aires; Presencial; ARS 1.800.000 - 3.600.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Cashea busca un Analytics Engineer para implementar soluciones analíticas en squads multidisciplinarios, abarcando desde el entendimiento del producto, análisis y desarrollo de pipelines de transformación, hasta la construcción de soluciones analíticas (dashboards, reportes) que generen impacto en el negocio.

Colaborará estrechamente con los integrantes del squad (Producto, Ingeniería, Diseño, Data Science, entre otros) para facilitar la toma de decisiones basada en datos.

Formación

• 2 años o más creando métricas accionables y soluciones basadas en datos.
• Experiencia en pipelines y consumo de modelos de ML.
• Experiencia con herramientas de BI (Looker, Tableau, Power BI) y plataformas centradas en eventos (MixPanel, Amplitude).

Responsabilidades

• Realizar análisis de datos ad hoc y presentar hallazgos accionables al equipo.
• Implementar y mantener monitoreo y alertas sobre indicadores críticos.
• Desarrollar e implementar dashboards que permitan optimizar métricas clave.
• Colaborar dentro del squad en el diseño e implementación de soluciones analíticas que respondan a las necesidades del negocio.
• Traducir requerimientos del squad en modelos de datos y transformaciones dentro del data warehouse.
• Coordinar con Data Engineering y otros squads para asegurar la calidad, consistencia y disponibilidad de los datos.

Conocimientos

Analytical mindset

Data analysis

SQL

Communication

Collaboration

Herramientas

Looker

Tableau

Power BI

Mixpanel

Amplitude

dbt

Dataform

Python

Descripción del empleo

Cashea busca un Analytics Engineer para implementar soluciones analíticas en squads multidisciplinarios, abarcando desde el entendimiento del producto, análisis y desarrollo de pipelines de transformación, hasta la construcción de soluciones analíticas (dashboards, reportes) que generen impacto en el negocio.

Colaborará estrechamente con los integrantes del squad (Producto, Ingeniería, Diseño, Data Science, entre otros) para facilitar la toma de decisiones basada en datos.