Product Analytics Engineer - Caracas, Distrito Capital

MissionHires; Caracas; Remote; VES 52,265,000 - 78,397,000; Full time

Benefits offered by this job

Trabajo completamente remoto

Impacto en inclusión financiera de Vz.

Cultura de confianza y propósito

Espacio para proponer ideas

Job summary

Cashea busca un Senior Analytics Engineer para liderar el equipo de Analytics Engineering. Diseñarás y mantendrás la Single Source of Truth, estructurarás modelos de datos escalables y gestionarás el catálogo para apoyar a los BAs.

Trabajarás en la intersección entre tecnología y negocio, definiendo estándares de desarrollo y optimizando el contexto de datos para IA, con foco en calidad y gobernanza. Remoto total para Venezuela, con impacto en inclusión financiera.

Qualifications

• 5+ años de experiencia trabajando en entornos de datos, con al menos 3 años especializados en Analytics Engineering.
• Dominio avanzado de SQL y experiencia sólida con dbt (o Dataform) en entornos cloud (GCP BigQuery, Snowflake o Redshift).
• Experiencia trabajando con arquitecturas de datos basadas en eventos y gobernando la ingesta/salida para herramientas como Amplitude, Mixpanel o similares.
• Experiencia práctica en metodologías de modelado analítico (Kimball, Star Schema, Data Vault).
• Conocimientos intermedios de Python y Git, y prácticas de CI/CD aplicadas a datos.
• Experiencia implementando catálogos de datos (DataHub, Atlan, dbt Docs) y capas semánticas.

Responsibilities

• Modelar y mantener la SSoT y modelos de datos en el Data Warehouse con dbt o Dataform.
• Diseñar y gobernar la arquitectura de eventos para Amplitude o Mixpanel y facilitar embudos y journeys.
• Orquestar pipelines en BigQuery con Airflow y dbt para una visión 360 del cliente.
• Mantener el catálogo de datos y la capa semántica para autoservicio de Business Analysts.
• Enriquecer metadatos y documentación para IA y herramientas de código.
• Definir marcos de calidad de datos, pruebas con dbt y monitoreo para observabilidad.
• Mentorear a otros Analytics Engineers y promover DataOps y CI/CD.
• Colaborar con Data Platform e Ingeniería para contratos de datos.

Skills

SQL

dbt/Dataform

BigQuery

Snowflake

Redshift

Event-driven analytics

Python

Git

CI/CD for data

Data modeling

Tools

Amplitude

Mixpanel

Airflow

dbt

Dataform

Job description

¡Hola! Somos Cashea y nuestra misión es devolverle a los venezolanos la oportunidad de acceder al crédito a través de un modelo de negocios BNPL. Desde nuestro lanzamiento en 2022, nos hemos dedicado a promover la inclusión financiera. Hoy día tenemos más de 11 millones de usuarios activos, tanto para consumidores como para comercios, y nos convertimos en una marca de confianza en Venezuela.

Resumen del rol

Buscamos un Senior Analytics Engineer para ser el referente técnico del equipo de Analytics Engineering. Tu misión principal será diseñar y mantener la Single Source of Truth (SSoT) del negocio, estructurando modelos de datos escalables, gestionando el catálogo de datos y construyendo la capa semántica que habilitará el autoservicio de los Business Analysts (BAs). Trabajarás en la intersección entre tecnología y negocio, definiendo estándares de desarrollo y optimizando el contexto de nuestros datos para herramientas de IA.

Responsabilidades

• Modelado y SSoT: Diseñar, construir y mantener modelos de datos limpios, testeados y transformados dentro del Data Warehouse (usando dbt/Dataform) como la única fuente de verdad para el negocio.

• Analítica de Comportamiento (Behavioral Analytics):Diseñar y gobernar la arquitectura de eventos de producto (tracking plans) para potenciar herramientas basadas en eventos como Amplitude o Mixpanel. Tu trabajo habilitará a los analistas a construir embudos (funnels), analizar el user journey y medir la retención con alta precisión.

• Integración de Eventos y Pipelines: Contribuir al desarrollo y orquestación de pipelines en BigQuery mediante el uso de Airflow y dbt, cruzando el comportamiento del usuario en la app con nuestra data transaccional para consolidar una visión 360 del cliente.

• Capa Semántica y Autoservicio: Crear la capa semántica y mantener actualizado el Catálogo de Datos para garantizar que los BAs puedan construir dashboards y análisis operativos sin fricción ni ambigüedad.

• Contexto para IA: Enriquecer esquemas, metadatos y documentación en el repositorio para alimentar modelos de código/IA (como Claude Code o Copilots) y maximizar el autoservicio técnico del equipo.

• Calidad y Calidad de Datos: Definir e implementar frameworks de pruebas (dbt tests), monitoreo de alertas y observabilidad para asegurar la consistencia del dato en toda la organización.

• Liderazgo Técnico: Establecer buenas prácticas de desarrollo (DataOps, revisión de PRs, control de versiones) y mentorear a otros Analytics Engineers del equipo.

• Colaboración Cruzada: Coordinar con Data Platform e Ingeniería la integración de pipelines y definición de contratos de datos (Data Contracts).

Requisitos

• Experiencia: 5+ años trabajando en entornos de datos, con al menos 3 años especializados en Analytics Engineering.

• Stack Core: Dominio avanzado de SQL y experiencia sólida con dbt (o Dataform) en entornos cloud (GCP BigQuery, Snowflake o Redshift).

• Product Analytics: Experiencia sólida trabajando con arquitecturas de datos basadas en eventos (event-driven analytics) y gobernando la ingesta/salida para herramientas como Amplitude, Mixpanel o similares.

• Modelado de Datos: Experiencia práctica en metodologías de modelado analítico (Kimball, Star Schema, Data Vault).

• Ingeniería de Software: Control de versiones con Git, flujos de CI/CD para datos (DataOps) y conocimientos intermedios de Python.

• Gobernanza: Experiencia implementando y manteniendo Catálogos de Datos (Datahub, Atlan, dbt Docs, etc.) y capas semánticas.

• Habilidades Blandas: Capacidad comprobada para traducir requerimientos de negocio complejos en modelos técnicos escalables y guiar a otros ingenieros.

Porque te encantará trabajar en Cashea

En Cashea tenemos una cultura de trabajo basada en la confianza y el propósito. Si necesitas una pista de por qué somos una buena opción, estos son nuestros valores fundamentales:

• No trabajamos en piloto automático. Todo lo que hacemos es intencional. Nos encanta elaborar ideas plenamente conscientes del impacto que pueden tener en nuestros usuarios.

• Tu creatividad y curiosidad son el activo más Importante.

• Tu voz importa. Escuchamos y damos espacio a las ideas y al feedback. Todos pertenecen y lo que es importante para ti, también lo es para nosotros.

• Valoramos la transparencia. La claridad nos mantiene conectados y con los pies en la tierra.

• Por último, pero no menos importante, nos enfocamos en el impacto real.

Responsibilities

• Diseñar, construir y mantener modelos de datos limpios, escalables, testeados y transformados en el Data Warehouse mediante dbt o Dataform, consolidándolos como la única fuente de verdad del negocio.
• Diseñar y mantener la capa semántica para habilitar análisis y dashboards operativos de autoservicio para Business Analysts.
• Mantener actualizado el catálogo de datos, la documentación y los metadatos para reducir ambigüedades y facilitar el entendimiento de la información.
• Enriquecer esquemas, metadatos y documentación del repositorio para mejorar el contexto disponible para herramientas de IA y asistentes de código.
• Definir e implementar frameworks de calidad de datos, incluyendo pruebas con dbt, monitoreo, alertas y prácticas de observabilidad.
• Establecer buenas prácticas de DataOps, control de versiones, revisiones de pull requests y flujos de CI/CD para datos.
• Mentorear a otros Analytics Engineers y elevar el estándar técnico del equipo.
• Colaborar con Data Platform e Ingeniería para integrar pipelines, definir contratos de datos y asegurar una arquitectura de datos confiable.

Requirements

• Más de 5 años de experiencia trabajando en entornos de datos, incluyendo al menos 3 años de experiencia especializada en Analytics Engineering.
• Dominio avanzado de SQL y experiencia sólida utilizando dbt o Dataform.
• Experiencia trabajando con Data Warehouses cloud, como GCP BigQuery, Snowflake o Redshift.
• Experiencia práctica con metodologías de modelado analítico, incluyendo Kimball, Star Schema y/o Data Vault.
• Experiencia con Git, control de versiones, revisiones de código y prácticas de CI/CD aplicadas a datos.
• Conocimientos intermedios de Python.
• Experiencia implementando o manteniendo catálogos de datos, como DataHub, Atlan, dbt Docs u otras herramientas equivalentes.
• Experiencia diseñando o manteniendo capas semánticas para analítica y autoservicio.
• Capacidad demostrada para traducir requerimientos de negocio complejos en modelos de datos técnicos, escalables y mantenibles.
• Habilidad para colaborar con equipos técnicos y de negocio, así como para guiar y mentorizar a otros ingenieros.

Benefits

• Trabajo completamente remoto.
• Cultura basada en la confianza, el propósito y el impacto real en la inclusión financiera de Venezuela.
• Espacio para proponer ideas, dar feedback y participar activamente en las decisiones del equipo.
• Entorno que valora la creatividad, la curiosidad, la transparencia y la colaboración.
• Oportunidad de trabajar en productos financieros que impactan a millones de usuarios y comercios.