Analytics Engineer

Requisitos

• 3+ años de experiencia en roles de data engineering, analytics engineering o similar.
• SQL muy sólido
• Experiencia con orquestación (Airflow, Dagster, Prefect, o similar) y con al menos un warehouse moderno (BigQuery, Snowflake, Postgres analítico).
• Python para transformación e integración de datos.
• Capacidad de hacer preguntas antes de escribir código: queremos a alguien que cuestione el requerimiento, no que lo ejecute ciegamente.

Projects

Datos que mueven el mercado eléctrico chileno.Sobre nosotrosGalilei es una plataforma que permite consultar y analizar datos del mercado eléctrico chileno por chat, WhatsApp y reportes automáticos diarios. Somos un spin-off de SPEC, una consultora con historia en el sector. Nuestros usuarios son generadoras, comercializadoras, reguladores y consultores que necesitan respuestas rápidas sobre precio spot, generación, demanda, tramitación SEA y debate legislativo. Somos un equipo pequeño (4 personas) y estamos en etapa temprana. Lo que construyas se va a usar la misma semana.

Qué vas a hacer

Buscamos un/a Analytics Engineer semi-senior que tome ownership de la capa de datos que alimenta tanto la plataforma como las decisiones internas de producto.
No buscamos a alguien que solo mueva pipelines: buscamos a alguien que entienda qué pregunta tiene que responder cada dato y que pueda conversar con producto y dominio para diseñar modelos de datos útiles.

• Diseñar y mantener los modelos de datos que alimentan la plataforma (chat, agente WhatsApp, reportes diarios).
• Integrar nuevas fuentes regulatorias y de mercado (CEN, Coordinador, CNE, SEA, etc.) con criterio de calidad y trazabilidad.
• Construir y mantener el dashboard de funnel de conversión y métricas de uso de producto.
• Trabajar codo a codo con el equipo de producto para traducir hipótesis de negocio en modelos analíticos accionables.
• Apoyar en la documentación técnica y en reducir bus factor (READMEs, ADRs).

Beneficios

100% Remoto
Sueldo de mercado
Equity (sujeto a condiciones)

Suma Puntos

• Conocimiento del sector eléctrico chileno (no excluyente, pero es un acelerador enorme).
• Experiencia con dbt o frameworks de modelado analítico.
• Haber trabajado en startups o equipos pequeños (sabés que acá no hay un equipo de DevOps al lado).
• Familiaridad con LLMs aplicados a consulta de datos estructurados.