Sr. Analytics Engineer - Data Platform

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