Ingeniero de datos sénior

Sede central: Remota

URL: https://growthminded.co

sobre el papel

Serás propietario de la capa de datos debajo de InsightsOS y EngageOS, los productos que convierten los datos de reservas, CRM, anuncios y financieros de marcas de múltiples ubicaciones en conocimientos proactivos y acciones automatizadas. Hoy en día, nuestro líder de producto construye y mantiene esa capa junto con dos ingenieros completos. Necesitamos a alguien que sea dueño de todo: arquitectura, modelado, canalizaciones y los modelos analíticos superiores. Reportarás a nuestro líder de producto y trabajarás directamente con el fundador.

Compensación: entre 45.000 y 60.000 dólares más un bono de participación en los ingresos (compartimos las ganancias todos los meses)

que haras

• Diseñar y poseer la capa semántica y la arquitectura de agregación entre clientes con entre 2 y 250 ubicaciones cada uno.

• Cree y mantenga canales de fuentes como Mindbody, Zenoti, Boulevard, Mariana Tek, Domo, QuickBooks Online, GA4, Google Ads, Meta y Klaviyo.

• Desarrollar modelos de tendencia, utilización y propensión que impulsen conocimientos proactivos y desencadenantes del ciclo de vida.

• Trabaje con Claude Code y herramientas asistidas por IA como parte central de su flujo de trabajo, no como una ocurrencia tardía.

• Establecer patrones de calidad de datos, gobernanza y seguridad a nivel de filas a medida que avanzamos hacia la generación de informes a nivel de franquicia y de múltiples inquilinos.

• Autodirija las decisiones de arquitectura y descubrimiento y escriba especificaciones técnicas claras que el resto del equipo pueda ejecutar.

• Únase a una sincronización diaria de productos con el líder de producto y el equipo de ingeniería.

quien eres

• Más de 2 años en ingeniería de datos con propiedad real de una plataforma de análisis de producción.

• Profundo en SQL y Python, sólido en dbt o un marco de transformación equivalente, diseño de almacenes (BigQuery, Postgres) y orquestación.

• Experiencia con capas semánticas o métricas y agregación a escala; ya ha resuelto el problema de "misma métrica, diferentes respuestas" antes.

• ML práctico: puntuación de propensión, previsión y detección de anomalías en el contexto de un producto.

• Cómodo haciendo llamadas de arquitectura sin que le entreguen una especificación y comunicándose claramente por escrito a través de zonas horarias.

• Bonificación: datos comerciales de múltiples ubicaciones, franquicias o suscripción; integraciones de marketing o CRM; SaaS multiinquilino.

¿Por qué este papel?

• Propiedad total de un producto vertical, no de una cola de tickets.

• Equipo pequeño, impacto directo, sus modelos aparecen en los ingresos de los clientes en cuestión de semanas.

• Construir el activo de datos entre clientes que es central para nuestra estrategia.

Para postularse: https://weworkremotely.com/remote-jobs/growth-minded-senior-data-engineer

Fuente: Trabajamos de forma remota (https://weworkremotely.com/remote-jobs/growth-minded-senior-data-engineer)