Data Analyst
✨ AI Summary
Bluetab, una empresa de tecnología, busca un Analista de Datos híbrido con enfoque en ingeniería de datos. El stack principal incluye Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Composer), Power BI, Looker, SQL y Python. Se requieren de 3 a 5 años de experiencia combinando análisis e ingeniería de datos, valorándose experiencia previa en retail y capacidad de comunicación bilingüe técnico-negocio.
No solo buscamos talento, buscamos mentes curiosas que disfruten aprender y transformar el futuro.
Somos tech, somos exigentes y sí, vamos rápido. Pero nadie compite solo. Trabajamos en equipo y si buscas retos que te saquen de la zona cómoda (porque ahí no crece nadie), estás en el lugar correcto. Aquí aprenderás con expertos, participarás en proyectos de alto impacto y estarás siempre un paso adelante en tecnología.
Propósito del Puesto
El candidato ideal ocupará un rol híbrido fundamental, actuando como el puente técnico y analítico dentro del equipo. Su misión principal será diseñar, construir y mantener pipelines de datos robustos y escalables en Google Cloud Platform (GCP) que alimenten los modelos analíticos. Simultáneamente, será responsable de transformar esos datos en insights accionables a través de análisis profundos y visualizaciones impactantes, permitiendo a las áreas operativas tomar decisiones estratégicas basadas en evidencia cuantitativa.
Responsabilidades
Ingeniería de Datos (GCP):
Diseñar, desarrollar, probar y mantener pipelines de ingesta y transformación de datos, tanto en batch como en streaming, optimizados para BigQuery, asegurando la escalabilidad, confiabilidad y eficiencia de costos.
Implementar patrones de diseño de ETL/ELT eficientes, priorizando la transformación dentro de BigQuery (SQL avanzado).
Orquestar flujos de trabajo complejos utilizando Cloud Composer (Apache Airflow) o herramientas nativas de GCP.
Modelado y Calidad de Datos:
Modelar datos para consumo analítico: diseñar y mantener capas curadas (Data Warehouse/Data Lakehouse), esquemas de estrella/copo de nieve, y vistas optimizadas en BigQuery.
Definir y garantizar métricas consistentes, control de frescura (freshness), integridad y linaje de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida.
Implementar validaciones automáticas y monitoreo de calidad de datos.
Análisis y Visualización:
Desarrollar, mantener y optimizar tableros interactivos e informes en Power BI y Looker (desarrollando y gestionando Modelos Semánticos y LookML).
Automatizar reportes operativos que actualmente se generan de forma manual.
Ejecutar análisis exploratorio de datos (EDA) complejos para responder a preguntas de negocio críticas y descubrir oportunidades de optimización.
Colaboración y Documentación:
Trabajar en estrecha colaboración con las áreas usuarias (negocio) para traducir necesidades ambiguas en requerimientos técnicos de datos precisos.
Colaborar con ingenieros de datos core y científicos de datos para asegurar la alineación de la arquitectura y los modelos.
Documentar exhaustivamente el linaje de datos, la lógica de negocio aplicada, las dependencias entre procesos y los diccionarios de datos.
Stack Técnico Deseable
Dominio de GCP:
BigQuery: SQL avanzado, optimización de queries, gestión de particiones/clústeres, y control de costos.
Almacenamiento e Ingesta: Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow (Beam), Dataproc (Spark/Hadoop).
Orquestación: Cloud Composer (Apache Airflow).
Herramientas de BI y Semántica:
Power BI: Modelado semántico avanzado, DAX experto, Power Query (M), gobierno de workspaces y seguridad a nivel de fila (RLS).
Looker: Desarrollo y mantenimiento robusto de LookML, definición de explores, derived tables, y creación de dashboards avanzados.
Habilidades Fundamentales:
Lenguajes: SQL (experto), Python (intermedio/avanzado para manipulación de datos y scripting).
Herramientas de Desarrollo: Git (buenas prácticas de versionamiento, branching y Pull Requests).
Deseable: Conocimiento de dbt (data build tool) para transformaciones dentro del warehouse.
Experiencia y Perfil
Experiencia Requerida: De 3 a 5 años de experiencia demostrable combinando roles de análisis de datos e ingeniería de datos.
Experiencia en Retail (Muy Valorado): Se valorará especialmente la experiencia previa en la industria de retail de gran formato. La familiaridad con sus dominios de datos (Inventario, Ventas, Supply Chain, Cliente), su ritmo operativo y sus estándares de entrega reduce sustancialmente la curva de arranque.
Perfil:
Autonomía Crítica: Capacidad y proactividad para cuestionar el origen, la lógica y la calidad del dato antes de reportarlo. No solo "mueve datos", sino que "entiende los datos".
Comunicación Bilingüe (Técnico-Negocio): Capacidad excepcional para sostener una conversación técnica profunda con equipos de ingeniería y, acto seguido, una conversación estratégica de negocio con directores o gerentes de área usuaria, sin perder claridad ni "cambiar de idioma" a medio camino.
Fuerte enfoque en la resolución de problemas y orientación a resultados.
¿Qué tenemos para ti?
Apoyamos tu crecimiento personal y profesional con planes de desarrollo individual, donde tu eres dueñ@ de tu carrera y hasta dónde quieres llegar.
Días de descanso superiores a los de la ley: No es necesario esperar un año para disfrutar de tus días de vacaiones, además de días adicionales por tipos de eventos especiales y festividades.
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