Data Analyst (Semi Senior – Senior)
Descripción — ¿Qué harás?
Supervisar la operación diaria de los pipelines de datos de EQUIP, resolviendo caídas y cambios de esquema junto al equipo de Tech, desplegando a producción y atendiendo procesos manuales (snapshots, overrides y cargas de HubSpot).
Mantener y evolucionar el ETL en Python que integra MongoDB, PostgreSQL (Odoo), HubSpot, Google Sheets y APIs hacia BigQuery y Google Cloud Storage (parquet, CDC y backfills).
Desarrollar modelos en Dataform (capas raw, staging y gold) para 10 dominios de negocio, migrando la lógica heredada y diseñando modelos incrementales y snapshots.
Controlar la calidad de los datos y los costos de la plataforma.
Convertir las necesidades de gerencia en datasets y dashboards accionables (QuickSight, Looker Studio y Connected Sheets).
Mantener el motor de investigación de empresas por RUC (OpenAI, SUNAT) y los flujos de automatización en n8n.
Documentar la operación mediante runbooks, documentación por dominio y un changelog de los cambios que impactan en los números del negocio.
Requerimientos
Mínimo 3 años de experiencia en data engineering o analytics engineering, con pipelines en producción en la nube (para el nivel Senior, más de 4 años).
SQL avanzado en BigQuery (funciones de ventana, QUALIFY, deduplicación, joins sin fan-out).
Experiencia con Dataform o dbt y modelado dimensional (hechos, dimensiones y snapshots).
Python para ETL (pandas, PostgreSQL, MongoDB, APIs de Google) y Jupyter.
Experiencia en GCP (BigQuery, Cloud Storage, IAM, Compute Engine), Git/GitHub, Bash y cron.
Experiencia con FastAPI, Docker, Cloud Run y APIs de OpenAI.
Perfil autónomo y analítico, con habilidad para traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas y arquitectura de datos.
Deseable experiencia integrando HubSpot u Odoo y manejando su estructura de datos.
Deseable experiencia construyendo workflows en n8n.
Deseable experiencia con datos comerciales B2B y fuentes públicas peruanas (SUNAT, BCR).
? ¿Qué ofrecemos?
Ser parte de una de las startups de mayor crecimiento en la industria de la construcción en Latinoamérica.
Modalidad de trabajo híbrida: 3 días presenciales, de 9 a. m. a 6 p. m.
Flexibilidad de horarios.
Remuneración acorde al mercado y al nivel de experiencia.
Línea de carrera y oportunidades de crecimiento dentro de EQUIP.
- Un ambiente de trabajo vibrante, colaborativo y orientado a resultados.
📌 Data Analyst (Perú)
🏢 EQUIP
📍 Perú