Analytics Engineer – Data Platform

Koltin

. Modelar en dbt tablas siguiendo las capas, convenciones y el modelo dimensional del equipo, con tests, documentación y PRs que pasen CI.

Posted 9/15/2026full-timeRemote • MexicoJuniorMid-LevelWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Proficient in Data Modeling and Analytics Engineering, with strong capabilities in SQL, dbt, and data orchestration tools. Experienced in building reliable dashboards and reports while collaborating effectively with business teams to understand data processes.

Highest-signal resume keywords

SQL ProficiencyData Modeling ExpertiseExperience with dbtData Orchestration Tools (Dagster, Airflow)Dashboard Development (Omni, Looker, Hex)

ATS Keywords

Tailor your resume

Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard Skills

SQLData ModelingDbtPythonData OrchestrationPostgreSQLDashboard DevelopmentIncremental LoadsIdempotencyComplex Joins

Soft Skills

Communication with BusinessFeedback Reception and DeliveryAutonomyOwnership

Tools & Technologies

DagsterAirflowAirbyteFivetranOmniLookerHexMetabasePower BIGCP

Industry Keywords

Analytics EngineeringData EngineeringBusiness IntelligenceOLAP ArchitecturesData Privacy and ComplianceHealthcare DataStartups

Tech Stack

Tools & technologies

AirflowAmazon RedshiftAWSBigQueryGoogle Cloud PlatformGraphQLPostgresPythonSQLTerraform

About the role

Key responsibilities & impact

Modelar en dbt tablas siguiendo las capas, convenciones y el modelo dimensional del equipo, con tests, documentación y PRs que pasen CI.
Implementar contratos de datos acordados con equipos dueños del dominio y detectar cambios semánticos en los datos.
Operar la plataforma de datos mediante conectores de ingesta, jobs de orquestación, monitoreo y atención de incidentes.
Mantener y extender la capa semántica y modelos en Omni y Hex para habilitar self-service.
Construir dashboards y reportes confiables para negocio y aliados externos.
Trabajar embedded con equipos de producto y negocio, entendiendo los procesos detrás de los datos.
Participar en code reviews, pairing y propuestas de mejora.
Trabajar con autonomía, ownership y acompañamiento mediante code review de personal senior.

Requirements

What you’ll need

2+ años en datos (analytics engineering, data engineering o BI con modelado), habiendo llevado trabajo propio de punta a punta.
SQL sólido y bases claras de modelado analítico: dimensional, joins complejos, cargas incrementales, nociones de idempotencia y manejo de historia.
Experiencia con dbt o equivalentes: modelos, tests, documentación y trabajo sobre un repo con PRs y CI.
Python (o tecnología equivalente) para scripts, automatizaciones y pipelines, con prácticas básicas de ingeniería: Git, PRs/code review, testing.
Haber trabajado con un orquestador (Dagster, Airflow) y/o con ingesta administrada (Airbyte, Fivetran o equivalente).
PostgreSQL y/o un warehouse analítico (Redshift, Snowflake, BigQuery).
Haber construido dashboards o modelos de BI (Omni, Looker, Hex, Metabase, Power BI u otras).
Comunicación con negocio y capacidad para entender qué se está midiendo antes de escribir el modelo.
Ganas de recibir y dar feedback técnico.
Español nativo e inglés de lectura (documentación y herramientas en inglés).
Se valoran GCP o AWS, infraestructura como código (Terraform, Pulumi o CDK), APIs REST/GraphQL, datos clínicos o de salud, privacidad y cumplimiento, arquitecturas OLAP, apoyo a Data Science/ML y experiencia en startups.

Benefits

Comp & perks

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