Nimble Gravity es una empresa de consultoría, marketing y logística que ayuda a las empresas a aplicar la inteligencia artificial, la ciencia de datos y las tecnologías digitales a desafíos prácticos de crecimiento. Sus servicios incluyen analítica predictiva y prescriptiva, transformación digital, ingeniería de software, estrategia de comercio electrónico y optimización de CRM, incluidas soluciones centradas en Salesforce. Nimble Gravity también desarrolla agentes de IA generativa y herramientas de comercio basadas en datos diseñadas para apoyar la automatización, mejorar la toma de decisiones y avanzar en las iniciativas de transformación digital.
Ingeniero sénior de datos y analítica — remoto en Estados Unidos
Crea modelos de datos, canalizaciones y capas semánticas en Snowflake para los clientes de instituciones financieras de Nimble Gravity. Ayuda a ofrecer agentes de IA fiables y resultados medibles mediante trabajo técnico de cara al cliente.
Descripción
- Diseñar modelos de datos flexibles y de alto rendimiento que establezcan fuentes de verdad fiables en todos los dominios empresariales
- Crear y mantener infraestructura de SQL, Python, dbt y Snowflake para informes, análisis y automatización
- Validar la calidad de los datos en Snowflake y crear pruebas automatizadas para los modelos de datos
- Contribuir a las prácticas de gobierno que abarcan permisos, linaje y definiciones empresariales
- Implementar controles de acceso que restrinjan los modelos a los datos autorizados
- Crear modelos semánticos que hagan accesibles los datos de las áreas de negocio a consultas en lenguaje natural mediante Cortex Analyst
- Definir y verificar las métricas, dimensiones y relaciones necesarias para los agentes de IA
- Detectar y corregir problemas estructurales, de nomenclatura y de cobertura que puedan provocar errores de los agentes o respuestas poco fiables
- Mantener manuales operativos, plantillas de modelado reutilizables y bibliotecas de modelos semánticos
- Liderar talleres técnicos que fortalezcan las capacidades del equipo
- Crear configuraciones de vistas semánticas y archivos de habilidades en YAML o Markdown para analistas no técnicos
- Gestionar la pila de datos desde la ingesta de fuentes hasta la capa semántica, con énfasis en sistemas de producción fiables y fáciles de mantener
- Colaborar con clientes, ingenieros y especialistas en IA para convertir la tecnología emergente en resultados empresariales medibles
- Supervisar la adopción tras el lanzamiento, resolver los puntos de fricción y mantener la colaboración hasta que el producto de datos sea fiable y se transfiera a los equipos operativos
- Convertir las necesidades empresariales en especificaciones técnicas y proporcionar comentarios prácticos al equipo directivo
Requisitos
- Al menos ocho años de experiencia en ingeniería analítica, ingeniería de datos o un campo técnico relacionado, incluida experiencia de cara al cliente o en equipos multifuncionales
- Utilizar diariamente un asistente de programación basado en IA como herramienta principal de desarrollo
- Escribir SQL avanzado, incluidas funciones de ventana y combinaciones complejas, de forma autónoma
- Experiencia profesional con dbt
- Haber entregado un modelo de datos o una canalización de producción utilizados por partes interesadas empresariales no técnicas
- Comodidad utilizando Git para ramas, solicitudes de incorporación de cambios y revisiones de código
- Capacidad demostrada para convertir requisitos empresariales en especificaciones técnicas claras
- Dominio sólido de las expresiones CTE, las funciones de ventana y el diseño de canalizaciones incrementales
- Experiencia desarrollando infraestructura de datos para grandes conjuntos de datos relacionales
- Haber creado y mantenido proyectos de dbt con pruebas, documentación y CI/CD
- Escribir Python moderno, con anotaciones de tipos y fácil de mantener, para canalizaciones de datos y automatización
- Utilizar habitualmente un asistente de programación basado en LLM, como CoCo, Cursor, GitHub Copilot, Claude o una herramienta equivalente
- Capacidad para crear configuraciones de vistas semánticas o archivos de habilidades estructurados que recojan casos límite y conocimiento del dominio
- Comunicación eficaz en entornos de cara al cliente
- Conocimientos de los productos Snowflake Cortex, incluidos Cortex Analyst, Cortex Agents, Cortex Search, vistas semánticas y Dynamic Tables
- La experiencia con Airflow u otro marco de orquestación es una ventaja importante
- La familiaridad con sistemas empresariales como ERP, CRM o HRIS es una ventaja importante
- Tener autorización para trabajar sin patrocinio de visado H1B