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Published

Posted: a month ago

Cashea

Product Analytics Engineer

Caracas, Distrito Capital, Venezuela

Cashea

Verified employer
Location

Caracas, Distrito Capital, Venezuela

Hybrid

Job type

Full-time

Industry

Data & Analytics

Financial Services

01
Why This Role Matters

¡Hola! Somos Cashea y nuestra misión es devolverle a los venezolanos la oportunidad de acceder al crédito a través de un modelo de negocios BNPL. Desde nuestro lanzamiento en 2022, nos hemos dedicado a promover la inclusión financiera. Hoy día tenemos más de 11 millones de usuarios activos, tanto para consumidores como para comercios, y nos convertimos en una marca de confianza en Venezuela.

Resumen del rol

Buscamos un Senior Analytics Engineer para ser el referente técnico del equipo de Analytics Engineering. Tu misión principal será diseñar y mantener la Single Source of Truth (SSoT) del negocio, estructurando modelos de datos escalables, gestionando el catálogo de datos y construyendo la capa semántica que habilitará el autoservicio de los Business Analysts (BAs). Trabajarás en la intersección entre tecnología y negocio, definiendo estándares de desarrollo y optimizando el contexto de nuestros datos para herramientas de IA.

Responsablidades

  • Modelado y SSoT: Diseñar, construir y mantener modelos de datos limpios, testeados y transformados dentro del Data Warehouse (usando dbt/Dataform) como la única fuente de verdad para el negocio.

  • Analítica de Comportamiento (Behavioral Analytics): Diseñar y gobernar la arquitectura de eventos de producto (tracking plans) para potenciar herramientas basadas en eventos como Amplitude o Mixpanel. Tu trabajo habilitará a los analistas a construir embudos (funnels), analizar el user journey y medir la retención con alta precisión.

  • Integración de Eventos y Pipelines: Contribuir al desarrollo y orquestación de pipelines en BigQuery mediante el uso de Airflow y dbt, cruzando el comportamiento del usuario en la app con nuestra data transaccional para consolidar una visión 360 del cliente.

  • Capa Semántica y Autoservicio: Crear la capa semántica y mantener actualizado el Catálogo de Datos para garantizar que los BAs puedan construir dashboards y análisis operativos sin fricción ni ambigüedad.

  • Contexto para IA: Enriquecer esquemas, metadatos y documentación en el repositorio para alimentar modelos de código/IA (como Claude Code o Copilots) y maximizar el autoservicio técnico del equipo.

  • Calidad y Calidad de Datos: Definir e implementar frameworks de pruebas (dbt tests), monitoreo de alertas y observabilidad para asegurar la consistencia del dato en toda la organización.

  • Liderazgo Técnico: Establecer buenas prácticas de desarrollo (DataOps, revisión de PRs, control de versiones) y mentorear a otros Analytics Engineers del equipo.

  • Colaboración Cruzada: Coordinar con Data Platform e Ingeniería la integración de pipelines y definición de contratos de datos (Data Contracts).

Requisitos

  • Experiencia: 5+ años trabajando en entornos de datos, con al menos 3 años especializados en Analytics Engineering.

  • Stack Core: Dominio avanzado de SQL y experiencia sólida con dbt (o Dataform) en entornos cloud (GCP BigQuery, Snowflake o Redshift).

  • Product Analytics: Experiencia sólida trabajando con arquitecturas de datos basadas en eventos (event-driven analytics) y gobernando la ingesta/salida para herramientas como Amplitude, Mixpanel o similares.

  • Modelado de Datos: Experiencia práctica en metodologías de modelado analítico (Kimball, Star Schema, Data Vault).

  • Ingeniería de Software: Control de versiones con Git, flujos de CI/CD para datos (DataOps) y conocimientos intermedios de Python.

  • Gobernanza: Experiencia implementando y manteniendo Catálogos de Datos (Datahub, Atlan, dbt Docs, etc.) y capas semánticas.

  • Habilidades Blandas: Capacidad comprobada para traducir requerimientos de negocio complejos en modelos técnicos escalables y guiar a otros ingenieros.

Porque te encantará trabajar en Cashea

En Cashea tenemos una cultura de trabajo basada en la confianza y el propósito. Si necesitas una pista de por qué somos una buena opción, estos son nuestros valores fundamentales:

  • No trabajamos en piloto automático. Todo lo que hacemos es intencional. Nos encanta elaborar ideas plenamente conscientes del impacto que pueden tener en nuestros usuarios. 

  • Tu creatividad y curiosidad son el activo más Importante.

  • Tu voz importa. Escuchamos y damos espacio a las ideas y al feedback. Todos pertenecen y lo que es importante para ti, también lo es para nosotros.

  • Valoramos la transparencia. La claridad nos mantiene conectados y con los pies en la tierra.

  • Por último, pero no menos importante, nos enfocamos en el impacto real. 

Si quieres trabajar con nosotros, llena la aplicación. ¡Nos encantaría conocerte!

02
How You'll Contribute
  • Diseñar, construir y mantener modelos de datos limpios, escalables, testeados y transformados en el Data Warehouse mediante dbt o Dataform, consolidándolos como la única fuente de verdad del negocio.
  • Diseñar y mantener la capa semántica para habilitar análisis y dashboards operativos de autoservicio para Business Analysts.
  • Mantener actualizado el catálogo de datos, la documentación y los metadatos para reducir ambigüedades y facilitar el entendimiento de la información.
  • Enriquecer esquemas, metadatos y documentación del repositorio para mejorar el contexto disponible para herramientas de IA y asistentes de código.
  • Definir e implementar frameworks de calidad de datos, incluyendo pruebas con dbt, monitoreo, alertas y prácticas de observabilidad.
  • Establecer buenas prácticas de DataOps, control de versiones, revisiones de pull requests y flujos de CI/CD para datos.
  • Mentorear a otros Analytics Engineers y elevar el estándar técnico del equipo.
  • Colaborar con Data Platform e Ingeniería para integrar pipelines, definir contratos de datos y asegurar una arquitectura de datos confiable.
03
What Makes You a Great Fit
  • Más de 5 años de experiencia trabajando en entornos de datos, incluyendo al menos 3 años de experiencia especializada en Analytics Engineering.
  • Dominio avanzado de SQL y experiencia sólida utilizando dbt o Dataform.
  • Experiencia trabajando con Data Warehouses cloud, como GCP BigQuery, Snowflake o Redshift.
  • Experiencia práctica con metodologías de modelado analítico, incluyendo Kimball, Star Schema y/o Data Vault.
  • Experiencia con Git, control de versiones, revisiones de código y prácticas de CI/CD aplicadas a datos.
  • Conocimientos intermedios de Python.
  • Experiencia implementando o manteniendo catálogos de datos, como DataHub, Atlan, dbt Docs u otras herramientas equivalentes.
  • Experiencia diseñando o manteniendo capas semánticas para analítica y autoservicio.
  • Capacidad demostrada para traducir requerimientos de negocio complejos en modelos de datos técnicos, escalables y mantenibles.
  • Habilidad para colaborar con equipos técnicos y de negocio, así como para guiar y mentorizar a otros ingenieros.
04
Perks & Benefits
  • Trabajo completamente remoto.
  • Cultura basada en la confianza, el propósito y el impacto real en la inclusión financiera de Venezuela.
  • Espacio para proponer ideas, dar feedback y participar activamente en las decisiones del equipo.
  • Entorno que valora la creatividad, la curiosidad, la transparencia y la colaboración.
  • Oportunidad de trabajar en productos financieros que impactan a millones de usuarios y comercios.
05
Who We Are, What We Stand For

¡Hola! Somos Cashea y nuestra misión es devolverle a los venezolanos la oportunidad de acceder al crédito a través de un modelo de negocios BNPL. Desde nuestro lanzamiento en 2022, nos hemos dedicado a promover la inclusión financiera. Hoy día tenemos más de 11 millones de usuarios activos, tanto para consumidores como para comercios, y nos convertimos en una marca de confianza en Venezuela.

06
Frequently Asked Questions
¿El puesto de Product Analytics Engineer en Cashea es remoto o híbrido?

El puesto ofrece trabajo completamente remoto, aunque la vacante está asociada a Caracas, Distrito Capital.

¿Qué herramientas y tecnologías piden para este puesto de Analytics Engineer?

Se requiere dominio avanzado de SQL y experiencia sólida con dbt o Dataform, además de BigQuery, Snowflake o Redshift. También piden Git, CI/CD para datos y conocimientos intermedios de Python.

¿Cuánta experiencia necesito para postular al rol de Senior Analytics Engineer en Cashea?

Necesitas más de 5 años de experiencia en entornos de datos, incluyendo al menos 3 años especializados en Analytics Engineering.

¿Qué haría día a día un Product Analytics Engineer en Cashea?

Diseñarás y mantendrás modelos de datos, la fuente única de verdad del negocio, la capa semántica y el catálogo de datos. También implementarás calidad de datos, colaborarás en pipelines y mentorizarás a otros Analytics Engineers.

¿Se trabaja con Amplitude o Mixpanel en este rol?

Sí. El rol requiere experiencia con analítica basada en eventos y con herramientas como Amplitude, Mixpanel o similares para analizar embudos, journeys y retención.

¿Qué experiencia de modelado de datos buscan en Cashea?

Buscan experiencia práctica con metodologías de modelado analítico como Kimball, Star Schema y/o Data Vault, aplicada a modelos escalables y mantenibles.

¿El rol incluye liderazgo técnico o mentoría?

Sí. La persona será referente técnico del equipo, establecerá prácticas de DataOps y mentorizará a otros Analytics Engineers.

Posted by Cashea

At a glance

Workplace

Hybrid · Caracas, Distrito Capital, Venezuela

Employment

Full-time

Industry

Data & Analytics · Financial Services

Language

Spanish

Posted

a month ago

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