Ingeniero/a de Datos Senior (Híbrido)
Acerca de SimplePractice SimplePractice tiene su sede en Los Ángeles, California, pero el equipo cuenta con miembros que trabajan y viven en Estados Unidos, República Dominicana, Ciudad de México y Ucrania. En SimplePractice estamos mejorando el acceso a una atención de calidad al equipar a profesionales de la salud y el bienestar con todas las herramientas necesarias para prosperar en la práctica privada. Más de 250,000 profesionales confían en nuestro software líder, con potentes herramientas que simplifican cada aspecto de la gestión. Reconocidos por MedTech Breakthrough y Digital Health Awards, somos pioneros en tecnología en salud. Nuestra Cultura Pensamos en grande Tomamos la simplicidad en serio Venimos tal como somos Actuamos con humildad Estamos construidos sobre la confianza La conexión y la colaboración también son clave. Trabajarás con equipos multinacionales y tendrás oportunidades de encuentros presenciales tanto en EE. UU. como en México. El Rol Estamos buscando un Senior Data Engineer para ayudar a liderar la evolución de nuestro stack de datos, desde los pipelines hasta la plataforma. En este rol, construirás la infraestructura que impulsa todo, desde inteligencia de producto hasta reportes financieros y analítica self‑serve dentro del producto. Nuestros clientes son profesionales clínicos en prácticas privadas pequeñas y medianas, y los datos que estructures les ayudarán directamente a operar negocios más eficientes y efectivos. Al habilitar insights accesibles, como tendencias de inasistencias o niveles de interacción de pacientes, brindarás a los profesionales herramientas para tomar decisiones más inteligentes y rápidas sobre la gestión de la atención. Internamente, tu trabajo impulsará desde reportes ejecutivos y proyecciones de ingresos hasta analítica de producto y ciclos de evaluación de modelos de IA. Colaborarás con equipos de Data Analytics, Machine Learning, Producto e Ingeniería para construir sistemas escalables y confiables que conviertan los datos en un producto de primera clase dentro de SimplePractice. Responsabilidades Colaborar con Producto, Analytics e Ingeniería para construir sistemas escalables que desbloqueen el valor de los datos provenientes de múltiples fuentes como bases de datos backend, flujos de eventos y plataformas de marketing. Liderar la visión técnica y la arquitectura con una perspectiva integral tanto a corto como a largo plazo. Trabajar con el equipo de Analytics para crear alineación a nivel compañía mediante métricas estandarizadas. Apoyar casos de uso internos como reportes financieros, analítica de producto y métricas operativas. Habilitar casos de uso externos como dashboards para clientes, analítica self‑serve y recomendaciones dentro del producto. Gestionar el stack completo de datos desde la ingestión hasta el consumo. Construir herramientas que aumenten la transparencia en el reporte de resultados de negocio. Colaborar con DevOps para desplegar y mantener soluciones de datos en la nube, preferentemente en AWS. Definir marcos de calidad y seguridad de datos para medir y monitorear la calidad en toda la organización, promoviendo mejores prácticas de ingeniería de datos. Educación y Experiencia Licenciatura o Maestría en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemáticas o campo relacionado. Más de 7 años en Data Engineering o Analytics Engineering. Fuertes habilidades de resolución de problemas y comunicación; cómodo trabajando en entornos dinámicos y multifuncionales. Ingeniería de Datos y Pipelines Experiencia en arquitectura empresarial y modelado dimensional. Experto en SQL y modelado de datos (relacional, dimensional, semántico). Experiencia comprobada en diseño, implementación y mantenimiento de data warehouses (Snowflake). Experiencia práctica con DBT para transformaciones modulares y testeables. Experiencia con herramientas de orquestación e ingestión: Airflow, Prefect, Airbyte, Fivetran, Kafka. Familiaridad con ELT, schema‑on‑read, DAGs y optimización de rendimiento. Nube e Infraestructura Experiencia con AWS (S3, RDS, Redshift, etc.). Familiaridad con Terraform, Docker y flujos de trabajo contenerizados (deseable). Manejo de datos estructurados, semi‑estructurados (JSON) y formatos columnares (Parquet, ORC). Analítica y Habilitación Experiencia construyendo y soportando capas semánticas para analítica self‑serve. Dominio de herramientas BI como Looker, Tableau o Sisense. Experiencia estandarizando métricas y habilitando acceso confiable y consistente a los datos. Programación y Scripting Dominio de Python y scripting en Unix/Linux. Experiencia trabajando con APIs (por ejemplo, usando curl). Puntos Extra AWS DevOps (Terraform, Kubernetes, Docker). Experiencia en gestión de proyectos y cambio, especialmente en entornos ágiles (SCRUM, Kanban). Experiencia en ETL en tiempo real (Kafka streaming, AWS Kinesis). Beneficios Seguro médico, dental y de visión privado Apoyo para trabajo desde casa Tiempo libre flexible (FTO), días de bienestar, días festivos pagados y Summer Fridays Reembolso mensual de alimentos Bono navideño y 15 días de aguinaldo Esquema híbrido de trabajo y comidas patrocinadas Bono de reubicación para candidatos que se muden desde otra ciudad Grupos de Recursos para Empleados (ERGs) J-18808-Ljbffr
