Analytics Engineer (IA & Datos)

• Realizar análisis exploratorio y evaluar la calidad y completitud de las fuentes de datos.

• Diseñar modelos de datos y la lógica de transformación (SQL, stored procedures).

• Construir y mantener pipelines sobre los patrones AWS definidos, diagnosticando y corrigiendo fallas cuando ocurran.

• Desarrollar herramientas analíticas para la toma de decisiones con QuickSight y otras plataformas.

• Levantar requerimientos directamente con jefaturas y gerencias, traduciéndolos en métricas, modelos y entregables.

• Liderar proyectos de integración con proveedores, integradores y sistemas externos (DMS, APIs).

• Priorizar el backlog propio y entregar en ciclos de una a dos semanas.

• Documentar modelos, definiciones de KPI y linaje de datos.

• Colaborar con las áreas de Comercial, Postventa, Operaciones, Experiencia de Cliente y TI.

• Al menos 3 años de experiencia en roles de Analytics Engineering, BI Engineering o Data Engineering, de los cuales al menos 2 con análisis de datos.

• Haber llevado al menos un proyecto de punta a punta (desde las fuentes de datos hasta una herramienta en producción), tomado y entregado completo por ti.

• SQL avanzado (CTEs, window functions, optimización).

• Modelado dimensional y diseño de modelos de datos.

• Análisis exploratorio y evaluación de calidad de datos.

• Experiencia con un data warehouse cloud (Redshift, Snowflake, BigQuery o similar).

• Experiencia trabajando directamente con stakeholders de negocio a nivel de jefaturas o gerencias.

• Autonomía y priorización: organizar tu propio trabajo, priorizar y resolver sin necesidad de seguimiento constante.

• Comunicación proactiva con distintas áreas: buscar la información y coordinar directamente con otros equipos, de forma oportuna.

• Disponibilidad para asistir 3 días a la semana a la oficina en Pudahuel (con bus de acercamiento).

• AWS: Redshift, Athena, Step Functions, Glue, S3 y Lambda (certificación básica es un plus).

• Amazon QuickSight o herramienta de BI equivalente.

• Python para transformaciones y automatización.

• Claude Code u otra herramienta de desarrollo asistido con IA: uso de agentes, configuración de skills y tools, criterio de validación.

• Integración de APIs: autenticación, diseño y herramientas.

• Git.

• CI/CD y validaciones automáticas de pipelines.

• Liderazgo de integraciones con proveedores.

• Experiencia en retail automotriz o redes de distribución.