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Analytics Engineer

Convierte los datos de Peak One en métricas fiables y comprensibles en las que producto, ventas y éxito del cliente puedan confiar.

Por qué existe este rol

Peak One funciona sobre un modelo de datos compartido: una única realidad en lugar de muchas copias. Para convertirlo en buenas decisiones, necesitamos definiciones limpias, transformaciones probadas e informes que todo el mundo lea igual. Si no, los equipos discuten sobre cifras en lugar de sobre acciones.

Tus resultados

  • Definiciones documentadas y acordadas para las métricas clave.
  • Modelos de datos para análisis probados y trazables.
  • Informes que producto, ventas y éxito del cliente usan de verdad en el día a día.
  • Calidad de datos visible, con responsables claros cuando algo falla.

Tu día a día y tu margen de acción

Aclarar requisitos con los equipos de negocio, escribir y probar transformaciones, documentar definiciones, crear informes y perseguir discrepancias. Trabajas estrechamente con ingeniería de plataforma en el modelo de datos. Tratas los datos personales con moderación y dentro de las reglas de acceso aprobadas.

Alcance: Te encargas de la capa entre los datos en bruto y las decisiones: modelos, definiciones, tests e informes. La operación de la plataforma en sí y las decisiones de negocio de los equipos corresponden a otros roles.

Tus primeros 90 días

  1. Primeros 30 días

    Conocer el modelo de datos, los informes existentes y las preguntas abiertas de los equipos; identificar las métricas contradictorias más importantes.

  2. Hasta el día 60

    Para un área claramente acotada, acordar definiciones, crear modelos probados y entregar un informe compartido.

  3. Hasta el día 90

    Mantener un proceso repetible para nuevas métricas, controles de calidad de datos y documentación.

Lo que aportas

  • Dominio de SQL y modelado de datos limpio.
  • Probar y documentar como parte natural del trabajo.
  • Capacidad para convertir preguntas de negocio en definiciones sólidas.
  • Cuidado en el tratamiento de los datos personales.

Lo que puedes aprender con nosotros

  • Nuestro modelo de datos y su lógica de negocio.
  • Herramientas concretas de nuestro entorno.

Cuándo este rol encaja menos

Solo quieres diseñar dashboards sin ocuparte de las definiciones y la calidad de los datos, o entregar cifras sin hablar con las personas que las usan.

Retribución y condiciones

Solo fijamos de forma vinculante la retribución, el tipo de contrato, la jornada y el lugar de trabajo cuando están aprobados. Te lo contamos todo en concreto en la primera llamada, antes de que inviertas tiempo en más pasos.

Tu proceso de selección

  1. Candidatura breve

    Nombre, email y tu respuesta a la pregunta de entrada del rol. El currículum es opcional.

  2. Primera llamada

    Una conversación personal sobre el rol, las condiciones y tus preguntas. Aquí concretamos la retribución y el lugar de trabajo.

  3. Prueba práctica

    Una tarea anunciada y con tiempo limitado con un conjunto de datos sintético: definir una métrica poco clara, esbozar un pequeño modelo probado y explicar tus supuestos. Sin datos reales de clientes y sin trabajo no remunerado para Peak Atlas. Lo valoran personas: la claridad, el cuidado y la trazabilidad.

  4. Decisión

    Decide una persona, nunca una IA. Recibes una respuesta en cualquier caso.

Tu pregunta de entrada

«Dos equipos informan valores distintos para la misma métrica. ¿Cómo averiguas por qué y cómo evitas que vuelva a ocurrir?»

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