Ingeniero/a sénior de analítica Staff Analytics Engineer
- Remoto (EE. UU.)
- $160,000 – $190,000 por año
- Tiempo completo
- Publicado hace 12 horas
Se postulará en el sitio web original.
Sobre este empleo
¡Hagamos Tango! Donde la innovación se une con el impacto.
En Tango Analytics, nos dedicamos a ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes mediante tecnología potente, datos reveladores y mucha colaboración. Ya sea que tengas una mentalidad creativa, seas una persona estratégica, experta en tecnología o defensora de los clientes, hay un lugar para ti en nuestro equipo. Creemos que el trabajo debe ser significativo y divertido; así que, si estás listo/a para marcar la diferencia y disfrutar del camino, únete a nosotros y ¡hagamos Tango!
Resumen del puesto:
Buscamos un/a ingeniero/a sénior de analítica que sea el/la colaborador/a individual de mayor nivel del equipo de Ingeniería de Analítica de Tango y el principal referente técnico práctico de la moderna base de analítica que estamos construyendo. Diseñarás y desarrollarás la capa semántica con controles de gobernanza, los modelos de datos seleccionados en nuestro almacén Redshift y la analítica basada en Omni de la que dependen tanto nuestros clientes como nuestros equipos internos. Tendrás una participación práctica constante: escribirás los modelos, definirás las métricas y establecerás los patrones sobre los que trabajará el resto del equipo.
Este puesto es fundamental para nuestra transformación. Históricamente, la analítica de Tango se ha ofrecido de la manera tradicional: informes personalizados y a medida, impulsados por servicios, sobre una plataforma heredada de Oracle BI. Hemos contratado Omni como nuestra nueva capa de analítica y estamos construyendo debajo de ella un moderno almacén de datos en Redshift. Serás el/la ingeniero/a que haga realidad la nueva plataforma: extraerás la lógica de negocio de los informes heredados, la volverás a implementar como modelos probados y reutilizables, y pondrás en marcha la capa semántica que garantice la coherencia de cada métrica en los paneles, las interfaces integradas en el producto y la IA.
Responsabilidades principales:
Desarrollar y administrar la capa semántica y de métricas con controles de gobernanza
Diseñar y administrar la capa semántica que será la única fuente confiable para las métricas de Tango. Definir las métricas una sola vez, en código, para que se calculen de manera coherente en todos los paneles, las interfaces integradas en el producto, los notebooks y las consultas de IA. Establecer las convenciones de modelado, el proceso de certificación y la documentación que mantengan la coherencia de la capa a medida que crezca y más equipos y agentes la utilicen.
Modelar los datos de Tango en el almacén moderno
Diseñar y desarrollar modelos de datos seleccionados, bien documentados y probados en Redshift, que conviertan un modelo de datos inmobiliarios y de instalaciones profundo y complejo en conjuntos de datos listos para el análisis. Aplicar prácticas rigurosas de ingeniería de analítica (control de versiones, pruebas, CI/CD, linaje y atención al rendimiento y los costos) y convertirlas en el estándar de trabajo del equipo.
Lanzar analítica integrada para clientes en Omni
Desarrollar las experiencias de analítica integrada y autoservicio que estarán dentro de los módulos de producto de Tango, reemplazando los informes estáticos exportados por analítica dinámica que los clientes puedan explorar por su cuenta. Abordar el aislamiento entre clientes, el rendimiento y las variaciones específicas de cada cliente como aspectos fundamentales de ingeniería, para que la experiencia sea rápida, precisa y segura para toda la base de clientes.
Hacer que la capa de datos sea confiable para la IA
Estructurar las definiciones semánticas, la documentación y el linaje para que las consultas en lenguaje natural y los agentes de Tango proporcionen respuestas correctas y coherentes en lugar de conjeturas plausibles. Desarrollar las evaluaciones y los controles de calidad que nos indiquen cuándo un modelo o una métrica son lo suficientemente confiables para que un agente se base en ellos, y tratar la capa de analítica como contexto de primera categoría para la IA, legible por máquinas.
Liderar, con participación práctica, la migración de Oracle BI a Omni
Ser el principal referente técnico de la migración desde la plataforma heredada de Oracle BI. Analizar mediante ingeniería inversa y extraer la lógica de negocio oculta en los informes existentes, volver a implementarla como modelos y métricas con controles de gobernanza, y dirigir una ejecución paralela disciplinada para que los clientes y usuarios internos nunca pierdan los informes de los que dependen durante la transición.
Establecer el estándar y ayudar al equipo a crecer
Crear patrones reutilizables, bibliotecas y prácticas de revisión que permitan a todo el equipo trabajar con mayor rapidez y coherencia. Orientar a ingenieros y contratistas en su transición de BI heredado a la ingeniería de analítica moderna, elevar el nivel de calidad mediante revisiones de código y diseño, y liderar con el ejemplo sin necesitar un cargo directivo.
Colaborar con los equipos de plataforma, producto y usuarios
Colaborar estrechamente con el equipo de Plataforma de Datos en el almacén y las canalizaciones que desarrollarás, con los equipos de producto de cada área que adoptarán tu solución de analítica y con los equipos de ML y agentes que utilizarán tu capa semántica. Aportar claridad en situaciones ambiguas que involucren a varios equipos, proponiendo opciones, decisiones y plazos, y ayudar a organizar el trabajo en fases incrementales que puedan entregarse.
Habilidades requeridas:
Plataforma de datos
- 8 años o más de experiencia en ingeniería de analítica, ingeniería de datos o inteligencia empresarial, con amplia experiencia práctica en una plataforma de datos moderna y una trayectoria sostenida en la creación de sistemas de datos y analítica esenciales para el negocio.
- Dominio experto de SQL y sólidos conocimientos de modelado dimensional y semántico de datos, con amplia experiencia en un marco de transformación como dbt y en una capa de métricas o semántica con controles de gobernanza (por ejemplo, dbt Semantic Layer / MetricFlow, Cube, LookML o la capa de modelado de Omni).
- Sólido dominio de un almacén de datos en la nube, idealmente Amazon Redshift o Snowflake, incluida la optimización del rendimiento y los costos a escala.
- Aplicación natural de las prácticas rigurosas de ingeniería de analítica: control de versiones, pruebas, CI/CD, documentación y linaje de datos.
Analítica integrada y orientada al cliente
- Experiencia práctica en la creación de analítica integrada, multiinquilino y orientada al cliente dentro de un producto SaaS, incluidos paneles y generación de informes de autoservicio que utilizan los clientes, con especial atención al aislamiento entre inquilinos, el rendimiento y la facilidad de uso.
- La experiencia en migraciones desde una plataforma de BI heredada (Oracle BI / OBIEE / Oracle Analytics, Cognos, Crystal Reports, SSRS o similar) es muy deseable.
Enfoque orientado a la IA
- Comprensión real y actual de cómo la IA utiliza la analítica: por qué una capa semántica con controles de gobernanza, definiciones claras de métricas, documentación y linaje son esenciales para que la conversión de lenguaje natural a SQL y los agentes sean confiables, y cómo desarrollar y evaluar soluciones para lograrlo.
- Dominio del uso de herramientas de IA en tu propio flujo de trabajo para acelerar el modelado, la documentación y el desarrollo.
Liderazgo técnico como colaborador/a individual
- Trayectoria en la definición de la dirección técnica, el establecimiento de patrones y estándares, y el desarrollo de otros ingenieros mediante orientación y revisiones, generando impacto en varios equipos sin responsabilidades formales de gestión.
- Criterio práctico para evaluar las compensaciones entre velocidad, calidad, costo y rendimiento, y capacidad para comunicarse con claridad con colaboradores técnicos y no técnicos.
- Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Datos, Estadística, Ingeniería o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
Se valorará
- Experiencia previa en tecnología inmobiliaria, administración de instalaciones, tecnología para espacios de trabajo, IWMS o SaaS vertical.
- Experiencia directa con Omni, Redshift o dbt en producción.
- Familiaridad con la implementación de analítica en entornos sujetos a requisitos de cumplimiento, como FedRAMP y SOC 2.
Lo que ofrecemos
Nos comprometemos a crear un entorno donde puedas prosperar, tanto en lo profesional como en lo personal. Nuestras prestaciones incluyen:
- Remuneración competitiva Reconocemos y recompensamos tus contribuciones con un paquete salarial que refleja tu valor.
- Prestaciones integrales Incluyen seguro médico, dental y de la vista, un plan 401(k) con aportación equivalente de la empresa y generoso tiempo libre remunerado para apoyar tu bienestar.
- Entorno de trabajo flexible Ya sea de manera remota, híbrida o en la oficina, apoyamos modalidades de trabajo que promueven la productividad y el equilibrio.
- Cultura inclusiva y colaborativa Fomentamos un lugar de trabajo donde se valoran las diversas perspectivas, se promueve el trabajo en equipo y todas las personas tienen voz.
Tango se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Nos comprometemos a brindar igualdad de oportunidades sin distinción de raza, origen étnico, religión, condición parental, orientación sexual, edad, ciudadanía, discapacidad o condición de veterano.
La remuneración base ofrecida está sujeta a las cualificaciones y a otras consideraciones operativas. La remuneración base es solo una parte del paquete de compensación total que ofrece Tango. Si este rango salarial no se ajusta a tus expectativas, te animamos de todos modos a postularte y conversar con nosotros.
La remuneración base ofrecida para este puesto es: $160,000 - $190,000
*Los solicitantes deben estar autorizados para trabajar en EE. UU. para cualquier empleador.
*Actualmente no podemos patrocinar visas de trabajo.
Publicado originalmente en Himalayas
Anuncio original en inglés
Let’s Tango! Where Innovation Meets Impact.
At Tango Analytics, we’re all about helping businesses make smarter decisions through powerful technology, insightful data, and a whole lot of collaboration. Whether you're a creative thinker, a strategic planner, a tech wizard, or a customer champion, there's a place for you on our team. We believe work should be meaningful and fun — so if you're ready to make a difference while enjoying the journey, come join us and let's Tango!
Role Summary:
We are looking for a Staff Analytics Engineer to be the most senior individual contributor on Tango's Analytics Engineering team and the hands-on technical anchor for the modern analytics foundation we are building. You will design and build the governed semantic layer, the curated data models on our Redshift warehouse, and the Omni-based analytics that both our customers and our internal teams rely on. You will be prolifically hands-on: writing the models, defining the metrics, and setting the patterns the rest of the team builds on.
This role is central to our transformation. Tango's analytics have historically been delivered the old way: bespoke, services-led custom reporting on a legacy Oracle BI stack. We have signed Omni as our new analytics layer and are building a modern data warehouse on Redshift underneath it. You will be the engineer who makes the new stack real, extracting business logic from legacy reports, re-implementing it as tested, reusable models, and standing up the semantic layer that makes every metric consistent across dashboards, embedded product surfaces, and AI.
Key Responsibilities:
Build and own the governed semantic and metrics layer
Design and own the semantic layer that is the single source of truth for Tango's metrics. Define metrics once, in code, so they resolve consistently across every dashboard, embedded product surface, notebook, and AI query. Establish the modeling conventions, certification process, and documentation that keep the layer coherent as it grows and as more teams and agents consume it.
Model Tango's data on the modern warehouse
Design and build curated, well-documented, tested data models on Redshift that turn a deep and complex real estate and facilities data model into analytics-ready datasets. Bring analytics-engineering discipline (version control, testing, CI/CD, lineage, and performance and cost awareness) and make it the standard the team works to.
Ship embedded, customer-facing analytics on Omni
Build the embedded, self-serve analytics experiences that live inside Tango's product modules, replacing static exported reports with dynamic analytics customers can explore themselves. Handle multi-tenant isolation, performance, and per-customer variation as first-class engineering concerns so the experience is fast, correct, and safe across the base.
Make the data layer trustworthy for AI
Structure the semantic definitions, documentation, and lineage so that natural-language querying and Tango's agents return correct, consistent answers rather than plausible guesses. Build the evaluation and quality checks that tell us when a model or metric is trustworthy enough for an agent to stand on, and treat the analytics layer as first-class, machine-readable context for AI.
Lead the Oracle BI to Omni migration, hands-on
Be the technical anchor of the migration off the legacy Oracle BI stack. Reverse-engineer and extract the business logic buried in existing reports, re-implement it as governed models and metrics, and drive a disciplined parallel-run so customers and internal consumers never lose the reporting they depend on during cutover.
Set the standard and level up the team
Create the reusable patterns, libraries, and review practices that make the whole team faster and more consistent. Mentor engineers and contractors as they move from legacy BI to modern analytics engineering, raise the craft bar through code and design review, and lead by example without needing a management title to do it.
Partner across platform, product, and consumers
Partner closely with the Data Platform team on the warehouse and pipelines you build on, with the domain product teams adopting your analytics surface, and with the ML and agent teams consuming your semantic layer. Create clarity in ambiguous, cross-team situations by proposing options, decisions, and timelines, and help sequence the work into incremental, shippable phases.
Required Skills:
Data stack
- 8 or more years in analytics engineering, data engineering, or business intelligence, with deep, hands-on experience on a modern data stack and a sustained track record of building business-critical data and analytics systems.
- Expert SQL and strong dimensional and semantic data modeling, with deep experience in a transformation framework such as dbt and a governed metrics or semantic layer (for example, dbt Semantic Layer / MetricFlow, Cube, LookML, or Omni's modeling layer).
- Strong command of a cloud data warehouse, ideally Amazon Redshift or Snowflake, including performance and cost optimization at scale.
- Analytics-engineering discipline as second nature: version control, testing, CI/CD, documentation, and data lineage.
Embedded and customer-facing analytics
- Hands-on experience building embedded, multi-tenant, customer-facing analytics inside a SaaS product, including self-serve dashboards and reporting that customers use, with strong attention to tenant isolation, performance, and usability.
- Experience migrating off a legacy BI platform (Oracle BI / OBIEE / Oracle Analytics, Cognos, Crystal Reports, SSRS, or similar) is a strong plus.
AI-forward instinct
- A real, current understanding of how AI consumes analytics: why a governed semantic layer, clean metric definitions, documentation, and lineage are what make natural-language-to-SQL and agents reliable, and how to build and evaluate for that.
- Fluency using AI tooling in your own workflow to accelerate modeling, documentation, and development.
Technical leadership as an individual contributor
- A track record of setting technical direction, establishing patterns and standards, and leveling up other engineers through mentorship and review, driving impact across squads without formal management responsibility.
- Pragmatic judgment about tradeoffs between speed, quality, cost, and performance, and clear communication with technical and non-technical partners alike.
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data, Statistics, Engineering, or a related field, or equivalent practical experience.
Nice to have
- Prior experience in real estate technology, facilities management, workplace technology, IWMS, or vertical SaaS.
- Direct experience with Omni, with Redshift, or with dbt in production.
- Familiarity with deploying analytics in compliance-bound environments such as FedRAMP and SOC 2.
What We Offer
We’re committed to creating an environment where you can thrive—professionally and personally. Our offerings include:
- Competitive Compensation We recognize and reward your contributions with a salary package that reflects your value.
- Comprehensive Benefits Including health, dental, and vision insurance, a 401(k) plan with company match, and generous paid time off to support your well-being.
- Flexible Work Environment Whether remote, hybrid, or in-office, we support work arrangements that promote productivity and balance.
- Inclusive & Collaborative Culture We foster a workplace where diverse perspectives are valued, teamwork is encouraged, and everyone has a voice.
Tango is proud to be an equal opportunity employer. We are committed to equal opportunity regardless of race, ethnicity, religion, parental status, sexual orientation, age, citizenship, disability, or veteran status.
Base pay offered is contingent on qualifications and other operational considerations. Base pay is just one piece of the full compensation structure offered at Tango. If this pay range is outside of your expectations, we still encourage you to apply and have a conversation with us.
Base pay offered for this position is: $160,000 - $190,000
*Applicants must be authorized to work in the U.S. for any employer.
*We cannot sponsor employment-based visas at this time.
Originally posted on Himalayas
Los empleadores en JOBUS nunca le pedirán pagar, comprar equipo ni compartir datos bancarios o de Seguro Social antes de una oferta formal. Confianza y seguridad