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Analytics Engineer

Mundi

About this role

Job title: Analytics Engineer

About the Role En Mundi estamos expandiendo el equipo de Data. Este no es un rol de BI tradicional: buscamos un perfil técnico híbrido con SQL pesado y dominio de dbt, capaz de traducir lógicas de negocio complejas en modelos de datos robustos, documentados y escalables. Trabajarás directamente con el equipo de Riesgo para estructurar y escalar el data warehouse.

What You'll Do

  • Tu objetivo principal en los primeros 6 meses será estructurar la disciplina de modelado del data warehouse, trabajando en directo con el equipo de Riesgo para: Formalizar el dominio de Credit/Risk: crear la documentación canónica de métricas clave (default, exposure, advance rate, etc.) y resolver la ambigüedad de datos. Consolidar el Data Warehouse: migrar y limpiar modelos desde workspaces temporales hacia la capa central ANALYTICS.TRUSTED en Snowflake. Escalar nuestro Semantic Layer: implementar y expandir métricas en Cube.js para potenciar Data Compass (nuestro agente interno de IA que responde preguntas de negocio). Data Contracts: colaborar con los Data Engineers para implementar contratos de datos que aseguren la calidad del pipeline.

What We're Looking For

  • 4 a 7 años de experiencia en analytics engineering, data engineering o roles analíticos senior con fuerte orientación a modelado y código.
  • Requisitos Clave (Must-Haves):
  • SQL Avanzado en Producción: experiencia optimizando queries complejas, CTEs y window functions a escala sobre data warehouses cloud.
  • dbt sólido: experiencia real manteniendo proyectos dbt grandes (tests, sources, versionado y documentación).
  • Modelado Dimensional: dominio de frameworks de modelado (Kimball) o capas semánticas modernas.
  • Traducción de Negocio y Documentación: capacidad de liderar conversaciones técnicas con C-Levels y stakeholders, transformar respuestas vagas en definiciones precisas y dejarlas documentadas.

Nice-to-Have

  • Experiencia en Fintech, Lending, Factoring o ecosistema bancario.
  • Familiaridad con LLM-powered analytics, arquitectura RAG o uso diario de herramientas como Cursor / Claude Code.
  • Nociones del ecosistema fiscal mexicano (CFDI, SAT).

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