En Cube, estamos redefiniendo la forma en que las organizaciones entregan, consumen y automatizan datos y análisis entre equipos, herramientas y agentes de IA. Nuestra misión es habilitar el Análisis Agente —donde los agentes de IA trabajan junto a los humanos sobre una base semántica compartida. Con más de 19 000 estrellas en GitHub y más de 13 000 miembros de la comunidad, Cube es confiado por empresas como SecurityScorecard, Webflow, The Linux Foundation, Cloud Academy y SamCart. Nuestra plataforma dota a los agentes de IA de una base semántica universal —permitiendo análisis autónomos a escala, manteniendo al mismo tiempo la consistencia, seguridad y rendimiento en herramientas de BI, hojas de cálculo y aplicaciones integradas. **Como Arquitecto de Soluciones en Cube**, serás el puente técnico entre nuestro producto y la infraestructura de datos de nuestros clientes. Trabajarás directamente con prospectos y clientes de diversos sectores para diseñar, implementar y optimizar arquitecturas de capa semántica que resuelvan desafíos complejos de datos. Se trata de un puesto altamente técnico y orientado al cliente, donde tu experiencia en SQL y tus habilidades de análisis de datos tendrán un impacto directo en el éxito de los clientes. **Qué harás** **Liderazgo técnico y arquitectura** * Diseñar y arquitecturar soluciones integrales de capa semántica mediante Cube, integrándolas con los almacenes de datos existentes de los clientes (por ejemplo, Snowflake, BigQuery, Redshift). * Construir modelos de datos exhaustivos en YAML o JavaScript que definan métricas, dimensiones y lógica empresarial para respaldar el análisis de datos y la toma de decisiones. * Desarrollar pruebas de concepto y demostraciones técnicas que muestren las capacidades de Cube con los datos del cliente. * Orientar a los clientes sobre las mejores prácticas en modelado de datos, estrategias de caché, control de acceso y optimización del rendimiento. **Compromiso con el cliente** * Liderar sesiones técnicas de descubrimiento para comprender la arquitectura de datos del cliente, sus requisitos analíticos y sus objetivos empresariales. * Impartir talleres prácticos y sesiones de formación para capacitar a los equipos del cliente en el uso eficaz de Cube. * Colaborar con el equipo de Ventas para aportar experiencia técnica durante el proceso de evaluación. * Actuar como asesor técnico de confianza durante todo el ciclo de vida del cliente, desde la fase previa a la venta hasta la post-implementación. **Desarrollo de soluciones** * Escribir consultas SQL complejas para analizar los datos del cliente y validar los diseños de solución. * Realizar análisis de datos para identificar oportunidades de optimización y mejoras arquitectónicas. * Construir integraciones entre Cube y herramientas de destino (plataformas de BI, cuadernos, aplicaciones personalizadas). * Crear documentación técnica, arquitecturas de referencia y guías de implementación. **Colaboración con el producto** * Proporcionar retroalimentación de los clientes a los equipos de Producto e Ingeniería para influir en la hoja de ruta. * Contribuir a herramientas internas y automatizaciones destinadas a mejorar la entrega de soluciones. * Desarrollar patrones y marcos reutilizables para escenarios comunes de implementación, facilitando así un desarrollo eficiente y coherente. **Quién eres** * Dominio experto de SQL: puedes escribir consultas complejas, optimizar su rendimiento y comprender los planes de ejecución de consulta. Esta es la competencia fundamental para tener éxito en este puesto. * Capacidad sólida de análisis de datos: comprendes cómo explorar datos, identificar patrones, validar métricas y comunicar hallazgos. * Experiencia en programación con JavaScript O Python: te sientes cómodo leyendo y escribiendo código, trabajando con APIs y construyendo transformaciones de datos. * 3+ años de experiencia en arquitectura de soluciones, ingeniería de datos, ingeniería analítica o roles técnicos similares orientados al cliente. * Conocimiento profundo de la arquitectura moderna del stack de datos (almacenes de datos, herramientas de transformación, plataformas de BI). * Experiencia con capas semánticas, capas de métricas o marcos de modelado de BI (LookML, métricas de dbt, etc.). * Excelentes habilidades comunicativas: puedes traducir conceptos técnicos tanto para audiencias técnicas como empresariales. **Altamente valorado** * Experiencia previa con Cube.js o plataformas similares de capa semántica. * Antecedentes en ingeniería analítica o en puestos relacionados con plataformas de datos. * Experiencia con las mejores prácticas de modelado de datos y modelado dimensional. * Familiaridad con APIs REST/GraphQL y con la forma en que las aplicaciones consumen análisis. * Conocimiento de estrategias de caché y optimización del rendimiento para cargas de trabajo analíticas. * Experiencia con almacenes de datos en la nube (Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift). * Comprensión de los requisitos de multiarrendamiento, control de acceso y gobernanza de datos. **Deseable** * Experiencia en análisis integrado o en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por datos. * Conocimiento tanto del ecosistema de JavaScript como del de Python. * Contribuciones a proyectos de datos de código abierto. * Familiaridad con la integración de IA/modelos de lenguaje grande (LLM) con capas semánticas. **Cómo se ve el éxito** * Los clientes implementan con éxito Cube en producción con soluciones bien arquitecturadas y de alto rendimiento. * Altas puntuaciones de satisfacción de los clientes respecto a la orientación y el soporte técnicos recibidos. * Capacidad para gestionar escenarios complejos de modelado de datos procedentes de múltiples fuentes. * Identificación proactiva de oportunidades para ampliar el uso de Cube dentro de las organizaciones de los clientes. * Contribuciones a la base interna de conocimientos y a los patrones de solución que beneficien a todo el equipo. **Por qué unirte a Cube** * Trabajar con tecnología puntera de capa semántica en la intersección de la ingeniería de datos, el análisis y la IA. * Colaborar con un equipo apasionado que incluye a los creadores del proyecto open-source Cube. * Tener un impacto directo en la forma en que miles de empresas organizan y acceden a sus datos. * Remuneración competitiva. * Cultura compatible con el trabajo remoto y con horarios laborales flexibles.