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Resumen: Cube busca un Arquitecto de Soluciones para diseñar e implementar soluciones basadas en capas semánticas, guiar a los clientes en modelado de datos y colaborar con equipos de producto para impulsar el Analytics Agéntico. Aspectos destacados: 1. Redefinir la entrega de datos y la automatización con Analytics Agéntico 2. Dar forma a la infraestructura central de datos e IA en una startup de rápido crecimiento 3. Trabajar con tecnología de capa semántica de vanguardia En Cube, estamos redefiniendo cómo las organizaciones entregan, consumen y automatizan datos y análisis entre equipos, herramientas y agentes de IA. Nuestra misión es habilitar el Analytics Agéntico, donde los agentes de IA trabajan junto a los humanos sobre una base semántica compartida. Si te apasiona construir infraestructura central de datos e IA, del tipo que impulsa los análisis en las empresas tecnológicas más avanzadas del mundo, pero deseas la agilidad y la propiedad propias de una startup, Cube es el lugar donde florecerás. Con más de 19 000 estrellas en GitHub y más de 13 000 miembros de la comunidad, Cube es confiable para más de 400 empresas, incluidas Maersk, Kimberly-Clark, Freshworks, Patagonia, Webflow, Brex, Deel, Tubi, Walmart y Drata. Nuestra plataforma capacita a los agentes de IA con una base semántica universal, permitiendo análisis autónomos a escala, manteniendo al mismo tiempo coherencia, seguridad y rendimiento en herramientas de BI, hojas de cálculo y aplicaciones integradas. **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 de los clientes. * Guiar a los clientes sobre las mejores prácticas en modelado de datos, estrategias de almacenamiento en 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 de los clientes en el uso efectivo de * Cube. * Colaborar con el equipo de Ventas para brindar experiencia técnica durante el proceso de evaluación. * Actuar como asesor técnico de confianza durante todo el ciclo de vida del cliente, desde la etapa previa a la venta * hasta después de la 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. * Crear integraciones entre Cube y herramientas de destino (plataformas de BI, cuadernos, * aplicaciones personalizadas). * Elaborar 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 para mejorar la entrega de soluciones. * Desarrollar patrones y marcos reutilizables para escenarios comunes de implementación, facilitando así un desarrollo eficiente y consistente. **Qué aportas** ------------------ **Habilidades requeridas** * Dominio experto de SQL: puedes escribir consultas complejas, optimizar su rendimiento * y comprender planes de ejecución de consultas. Esta es la habilidad fundamental para el 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. * Más de 3 años en arquitectura de soluciones, ingeniería de datos, ingeniería analítica o roles técnicos similares con interacción directa con clientes. * Comprensión profunda 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 comerciales. **Altamente valorado** * Experiencia previa con Cube.js o plataformas similares de capa semántica. * Antecedentes en ingeniería analítica o puestos relacionados con plataformas de datos. * Experiencia con buenas prácticas de modelado de datos y modelado dimensional. * Conocimiento de APIs REST/GraphQL y de cómo las aplicaciones consumen análisis. * Conocimiento de estrategias de almacenamiento en 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 con análisis integrados o 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/LLM con capas semánticas. **Cómo se ve el éxito** --------------------------- * Los clientes implementan con éxito Cube en producción con soluciones bien arquitectadas y de alto rendimiento. * Altas calificaciones de satisfacción de los clientes respecto a la orientación técnica y el soporte recibidos. * Capacidad para gestionar escenarios complejos de modelado de datos con múltiples fuentes. * Identificación proactiva de oportunidades para ampliar el uso de Cube dentro de las organizaciones de los clientes. * Contribuciones a la base de conocimientos interna y a los patrones de solución que benefician a todo el * equipo. **Por qué unirte a Cube** ----------------- * Trabajar con tecnología de vanguardia de capa semántica en la intersección de ingeniería de datos, * análisis y IA. * Colaborar con un equipo apasionado que incluye a los creadores del proyecto de código abierto Cube. * Tener un impacto directo en cómo miles de empresas organizan y acceden a sus datos. * Remuneración competitiva. * Cultura compatible con el trabajo remoto y con horarios laborales flexibles.
