Analytics Engineer — Remoto - LATAM — Consultoría Tech - SQL, Python, Data Warehousing

Descripción del puesto

Sobre la vacante

EX Squared LATAM busca un Analytics Engineer para unirse a equipos globales y trabajar en proyectos internacionales. Esta posición es completamente remota para candidatos en Latinoamérica. El rol implica diseñar, construir y mantener pipelines de datos, optimizar bases de datos y colaborar con equipos de análisis y negocio para transformar datos en insights accionables.

Requisitos clave:

• Experiencia en ingeniería de datos o análisis avanzado
• Dominio de SQL y lenguajes de programación como Python
• Conocimiento en data warehousing y ETL/ELT
• Habilidad para trabajar en entornos ágiles y multidisciplinarios

Beneficios mencionados:

• Oportunidad de trabajar en proyectos internacionales
• Ambiente colaborativo con equipos globales
• Modalidad 100% remota

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te ofrece la oportunidad de crecer profesionalmente en una consultoría tech con alcance global. Aprenderás a manejar datos a gran escala, trabajarás con tecnologías modernas y desarrollarás habilidades que son altamente demandadas en el mercado actual. Es una puerta de entrada a proyectos desafiantes que impactan en decisiones empresariales clave.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: SQL avanzado, Python para análisis de datos, conocimiento de herramientas de BI (como Tableau o Power BI), experiencia con bases de datos relacionales y no relacionales
• Soft skills: Comunicación efectiva para presentar insights, pensamiento analítico, capacidad de trabajo en equipo remoto

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye proyectos donde hayas diseñado pipelines de datos o creado dashboards interactivos.
• Domina SQL: Practica consultas complejas y optimización de queries, ya que es fundamental para el rol.
• Investiga la empresa: Revisa proyectos pasados de EX Squared para entender su enfoque en datos y analytics.

Recursos recomendados

• Herramientas: dbt (data build tool), Apache Airflow, Snowflake o BigQuery
• Documentación: Guías oficiales de SQL y Python para data engineering
• Cursos: "Data Engineering with Python" en Coursera o "Advanced SQL for Data Scientists" en Udemy
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Benn Stancil (Mode Analytics) o Tristan Handy (dbt Labs)

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas optimizado un pipeline de datos para mejorar el rendimiento." *Tip:* Enfócate en los pasos específicos que tomaste, las herramientas usadas y los resultados cuantificables.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la calidad de los datos en tus procesos ETL?" *Tip:* Menciona prácticas como validación de datos, testing automatizado y monitoreo de errores.
• Pregunta 3: "Explica cómo colaborarías con un equipo de negocio para definir métricas clave." *Tip:* Destaca tu habilidad para traducir necesidades de negocio en requerimientos técnicos y comunicar insights de manera clara.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona claridad sobre las herramientas y tecnologías específicas que usarás. *Qué preguntar:* "¿Podrían detallar el stack tecnológico actual para analytics y data engineering?"
• Bandera roja 2: Falta de procesos definidos para la gestión de datos, lo que puede llevar a proyectos caóticos. *Qué investigar:* Revisa reviews de empleados en plataformas como Glassdoor para conocer la cultura de trabajo en datos.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos de entrega en proyectos de datos complejos. *Señal de advertencia:* Si en la entrevista presionan por resultados inmediatos sin considerar la complejidad del data warehousing.