Data Engineer

Buscamos a la persona que mejor entienda cómo se mueven los números en Idilio: por qué cambian, dónde se calculan, y qué decisiones desbloquean. Vas a ser dueña o dueño de la capa analítica de una plataforma de micronovelas en español con ~1M de descargas.

Ubicación

• Ciudad de México / Bogotá
• Esquema híbrido

Experiencia

• 2 – 5 años

Reporta a

• CTO

Equipo

• Pequeño, técnico, sin proxies

01 — Sobre nosotros

Una plataforma de micronovelas en español, basada en Colombia y México. Monetizamos con un modelo de monedas (microtransacciones), ads y suscripciones. Somos un equipo pequeño y técnico.

Estamos en una etapa donde cada decisión basada en datos — qué shows producir, dónde gastar en adquisición, qué experimentos correr — tiene impacto directo en la economía del negocio. Nos movemos rápido, y en el centro de todo está la tecnología.

• ~1M: Descargas en 27 paises, creciendo cada mes.
• 336M: Filas en analytics_events. El costo de infra es una métrica de producto.
• 3: Líneas de ingreso simultáneas: monedas, ads, suscripciones.

02 — El rol

Vas a ser dueña o dueño de la capa analítica de Idilio. En la práctica esto significa: la persona en la empresa que mejor entiende cómo se mueven los números, cómo se calculan, y por qué cambian.

La fundación existe — no empiezas desde cero — pero necesitamos un owner capaz de tomar decisiones críticas de negocio, presentar resultados de manera clara y efectiva, y generar pipelines de datos end-to-end.

• Tecnologías: AWS, Redshift, S3, DMS, SQS, dbt, Supabase, Next.js, Flask, React Native, Windsor AI, RevenueCat, Singular

03 — Responsabilidades

Lo que vas a hacer.

Ownership del pipeline end-to-end

Supabase → DMS → Redshift, más S3/Firehose/Spectrum para eventos de alto volumen. Vas a heredarlo funcionando y hacerlo más robusto.

Evolucionar la capa de marts en dbt

Tenemos marts fundacionales — adquisición, retención, transacciones, sesiones. Falta profundidad en atribución, economía de monedas y métricas de contenido.

Responder “¿por qué se movió este número?”

Cuando el revenue cae 25% week-over-week, tú investigas. Cuando una cohorte se comporta diferente, tú encuentras el porqué.

Definir métricas como producto

ROAS, LTV, payback period, retención por cohorte, contribution margin. Una sola definición, documentada, defendible frente a inversionistas.

Conclusiones sobre experimentos

Corremos muchos A/B en paralelo, en distintas geografías y cohorts. Nos dirás qué resultados están trayendo y nos ayudarás a planear una infra de experimentación robusta.

Instrumentación con producto y marketing

Qué eventos almacenamos, cómo atribuir installs (sobre todo post-iOS 14) y cómo medir la salud de la economía de monedas.

Optimización de Redshift

Sort keys, materialized views, Spectrum para tablas pesadas. analytics_events ya tiene 336M filas. Los dashboards deberían cargar sin delay.

Direct brand deals

Stack de Google Ad Manager + AdMob. Requiere infra para reportes a anunciantes con calidad de producción.

04 — Quién eres

Buscamos una mezcla específica. No esperamos un unicornio. Esperamos a alguien con SQL afilado, sentido de negocio, y la disposición para trabajar muchas veces con specs incompletos.

// Indispensable

• SQL fuerte: CTEs naturales, window functions, debug de queries lentas o con resultados raros.
• Experiencia con warehouse moderno (Redshift, Snowflake, BigQuery) y herramienta de transformación (dbt, Dataform o equivalente).
• Modelado dimensional, ETLs y ELTs, criterio para decidir dónde vive cada cosa.
• Python para scripting, orquestación y análisis ad-hoc.
• Sentido de negocio: te importa el por qué, no solo el qué.
• Auto-dirección frente a specs incompletos.

// Fuertemente preferido

• Stack AWS: Redshift, S3, DMS, Firehose, IAM.
• Analítica basada en eventos (mobile o web).
• Modelado de atribución, análisis de retención, economía de subscriptions o marketplaces.
• Git y code review como práctica cotidiana.

// Nice to have

• Streaming, mobile gaming, ad tech, o productos con microtransacciones.
• Python con sklearn/pandas para análisis exploratorios.
• Herramientas de BI (Metabase, Looker) o dashboards custom.

05 — Compensación y logística

Cómo se ve el día a día y lo que ofrecemos.

Base + equity

Base competitiva calibrada a experiencia y ubicación, más equity.

Híbrido CDMX

3–5 días en oficina con flexibilidad razonable en horarios y fechas.

Equipo binacional

Colaboración en persona en México y remota con el equipo en Colombia.

Viajes

Posibles viajes a Colombia para sincronizar con el equipo.

06 — Cómo aplicar

Mándanos tres cosas. Leemos cada aplicación con cuidado. Si eres un fit, sabes de nosotros en una semana.

01

Tu CV: Versión más reciente, en español o inglés.

02

Carta de motivación: Cuéntanos qué parte de la empresa y del puesto te llama más la atención.

03

GitHub, LinkedIn o portfolio: Lo que mejor represente cómo piensas y resuelves problemas.

Una semana de respuesta. Sin filtros automatizados. Sin tareas de 40 horas.