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) Analytics Engineer con inclinación a plataforma de datos: la persona que construye el cómo . Vas a modelar en dbt las tablas de las que todos jalan, y a sostener día a día la plataforma que lo hace posible - ingesta, orquestación, calidad y documentación.

Es un rol hands-on y de crecimiento: trabajas con autonomía sobre tu pedazo, con acompañamiento y code review de la gente senior del equipo. Te sientas cerca de producto y negocio, y ahí aprendes a convertir una pregunta ambigua en un modelo que aguanta.

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 donde se construye el piso de ese salto.
Responsabilidades:

- Modelar en dbt. Construir y mantener modelos siguiendo las capas, convenciones y modelo dimensional del equipo, con tests, documentación y PRs que pasen CI.

- Implementar contratos de datos. Aterrizar en código los contratos acordados con los equipos dueños del dominio, y detectar cuándo un número dejó de significar lo mismo.

- Operar la plataforma de datos. Conectores de ingesta (Airbyte), jobs en el orquestador (Dagster), monitoreo y atención de incidentes: que las anomalías nos avisen antes de que alguien las reporte.

- Habilitar self-service. Mantener y extender la capa semántica y los modelos en Omni y Hex para que quien pregunta pueda responderse solo.

- Construir entregables confiables. Dashboards y reportes para negocio y aliados externos, con el detalle y la validación que el caso exige.

- Trabajar cerca del dominio. Embedded con un equipo de producto/negocio, entendiendo el proceso real detrás de los datos.

- Participar en el estándar. Code review, pairing y propuestas de mejora: no defines la vara sol@, pero la sostienes y la empujas.

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:

- 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.

- Transformaciones de datos. 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) - aunque sea manteniendo lo que ya existía.

- PostgreSQL y/o un warehouse analítico (Redshift, Snowflake, BigQuery).

- Haber construido dashboards o modelos de BI para que otros consulten por su cuenta (Omni, Looker, Hex, Metabase, Power BI u otras).

- Comunicación con negocio. Hacer las preguntas necesarias para entender qué se está midiendo antes de escribir el modelo.

- Ganas de recibi