Data & Analytics Engineer

¡Hace historia en la democratización del comercio y de los servicios financieros, transformando la vida de millones de personas en América Latina con Mercado Libre! Construye soluciones de ingeniería de datos e inteligencia artificial que faciliten el acceso a información confiable y optimicen la toma de decisiones, generando un impacto en la eficiencia de los procesos analíticos y en el desarrollo de productos tecnológicos para el negocio Fintech. Desafíos:

• Diseñar y evolucionar la capa semántica en Looker y LookML, traduciendo definiciones de negocio en métricas, dimensiones y modelos consistentes, confiables y reutilizables, que faciliten el acceso a información y aseguren una interpretación unificada de los indicadores.

• Desarrollar y mantener modelos y pipelines de datos, optimizando consultas SQL y estructuras de información en BigQuery para garantizar calidad, trazabilidad, disponibilidad, rendimiento y eficiencia en el consumo analítico.

• Construir herramientas, integraciones y automatizaciones mediante Python, APIs, SDKs y MCPs, incorporando skills y flujos con múltiples agentes de inteligencia artificial para acelerar el desarrollo, las validaciones, la documentación y la operación del equipo.

• Analizar necesidades del negocio junto con los equipos de tecnología, validar hipótesis y desarrollar aplicaciones y servicios que resuelvan problemas de los usuarios, asegurando la calidad de las soluciones mediante versionado, revisión de código, pruebas y documentación.

Experiencia y conocimientos:

• Aprender con agilidad en base a desafíos, potenciándote con tecnología y GenAI.

• Apasionarse por salir de la zona de confort, dar el máximo, superar los propios límites y emprender en un ambiente sano, alegre y divertido.

• Dominar SQL, Python, modelado de datos, Git y GitHub, APIs y configuraciones en YAML, con experiencia en ingeniería de datos y desarrollo de soluciones analíticas, desde la comprensión del problema hasta su implementación y operación.

• Contar con experiencia práctica utilizando Codex, Claude Code o herramientas equivalentes, incluyendo creación de skills, integración de MCPs y coordinación de múltiples agentes de inteligencia artificial.

• Traer conocimientos de BigQuery, DataFlow, Looker y LookML, así como de Data Science, estadística, experimentación, Machine Learning y desarrollo de aplicaciones y servicios. Contar con criterio para validar resultados generados por inteligencia artificial y evaluar la calidad, eficiencia y confiabilidad de las soluciones.

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