{"id":1262657,"url":"https://alion.io/job/koltin-sr-analytics-engineer-data-platform","title":"Sr. Analytics Engineer - Data Platform","company":{"id":3782706,"name":"Koltin","domain":"koltin.mx","url":"https://alion.io/company/koltin","size_band":"51-200","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"BambooHR","truth_index":null},"role":"Analytics","role_family":"Analytics","seniority":"senior","employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"inferred","locations":[],"countries":[],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon Redshift","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"BigQuery","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Claude","optional":false},{"name":"Dagster","optional":false},{"name":"dbt","optional":false},{"name":"Fivetran","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"GitHub Actions","optional":false},{"name":"Google BigQuery","optional":false},{"name":"GraphQL","optional":false},{"name":"Looker","optional":false},{"name":"Metabase","optional":false},{"name":"PostgreSQL","optional":false},{"name":"Power BI","optional":false},{"name":"Pulumi","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"Slack","optional":false},{"name":"Snowflake","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false}],"status":"closed","first_seen_at":"2026-09-15T00:00:00Z","employer_posted_date":"2026-09-15","last_verified_at":"2026-10-01T22:25:40Z","board_verified":false,"closed_at":"2026-10-01T22:25:40Z","days_open":16,"trust":{"level":"not_scored","repost_count":null,"flags":[],"days_open":16},"description":"Sobre nosotros\nEn 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:\nAtención clínica enfocada en la prevención\nCobertura médica de gastos mayores\nProgramas de bienestar y comunidad\nSomos 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.\nSobre el puesto\nBuscamos un(a) Sr. Analytics Engineercon 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.\nEs 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.\nNuestra 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.\nResponsabilidades:\nDiseñar 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.\nSer 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.\nFortalecer la plataforma de datos.Ingesta (Airbyte), orquestación (Dagster), calidad y observabilidad: que las anomalías nos avisen antes de que alguien las reporte.\nHabilitar self-service real.Capa semántica y modelos en Omni y Hex para que quien pregunta pueda responderse solo, con Data como guía y revisor.\nConstruir los entregables de alta confianza.Dashboards y reportes para board, aliados externos y reporteo regulatorio, donde el margen de error es cero.\nTrabajar cerca del dominio.Embedded con un equipo de producto/negocio, aportando además al trabajo transversal de contratos, calidad y estándares.\nSubir la vara del equipo.Code review, pairing y mentoría técnica; estándares que se sostienen sin ti en la sala.\nHabilitar Data Science y ML.Datasets, features y pipelines confiables para que los modelos lleguen a producción y sus resultados regresen al producto.\nValores:\nMedimos el trabajo por impacto, no por horas.\nProactividad y productividadson igual de importantes.\nRapidez ≠ velocidad(buscan “velocidad” con dirección intencionada).\nConstancia y congruencia(alinear lo que hacemos con lo que Koltin y las GPs necesitan).\nHonrar el proceso(el proceso importa tanto como el resultado).\nLo que buscamos:\n4+ años en datos (analytics engineering, data engineering o BI con modelado fuerte), con al menos 2 operando como senior o referente técnico.\nSQL avanzadoy criterio real de modelado analítico: dimensional, cargas incrementales, idempotencia, manejo de historia.\nTransformaciones 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.\nDesarrollo 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.\nExperiencia con un orquestador(Dagster, Airflow) y con ingesta administrada(Airbyte, Fivetran o equivalente).\nPostgreSQLy/o un warehouse analítico (Redshift, Snowflake, BigQuery), con desempeño y costo en la cabeza.\nHaber construido capa semántica o modelos de BIpara que otros consulten por su cuenta (Omni, Looker, Hex, Metabase, Power BI, Otras herramientas de BI).\nComunicación con negocio.Convertir una pregunta ambigua en una definición de métrica que aguante discusión, y defenderla con datos.\nHaber mentoreadoa otros ingenieros y dejado estándares que sobrevivieron.\nEspañol nativo e inglés profesional(documentación y herramientas en inglés).\nSuma puntos:\nGCP o AWSe infraestructura como código (Terraform, Pulumi o CDK).\nArquitecturas Rest API, GraphQL y Microservicios\nExperiencia con datos clínicos o de saludy con requerimientos de privacidad y cumplimiento.\nConocimientos de arquitecturas OLAP (MOLAP, ROLAP)\nHaber habilitado trabajo de Data Science / ML: datasets de entrenamiento, features reutilizables, predicciones servidas al producto.\nContexto de startup en crecimiento: ambigüedad alta, poca burocracia, prioridades que se mueven.\nCómo trabajamos:\nDos formas de operar.Self-service (Hex, Omni en Slack, Claude, Ia generativa) para hipótesis y exploración rápida; 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