Analytics Engineer – Finance

• Asegurar que el equipo de Finanzas cuente con datos confiables y en tiempo real para tomar decisiones estratégicas.
• Crear un puente sólido entre la ingeniería de datos y el análisis de negocio.
• Diseñar y mantener el data warehouse financiero, integrando fuentes como Netsuite, BUK, Heinsohn, CRM, Amplitude y bancos.
• Automatizar procesos críticos de Finanzas como el Flash Report, el cierre contable y la clasificación de gastos (CAC, proveedores, etc.).
• Construir modelos de datos claros y escalables (estrella, snowflake, P&L, FCF) que soporten análisis financieros avanzados.
• Desarrollar y mantener dashboards estratégicos en Tableau para P&L, FCF, cash management y control de suscripciones.
• Apoyar al equipo de Finanzas en el forecast y proyecciones, integrando los modelos en pipelines de datos para que corran de forma automática con información actualizada.
• Facilitar análisis de unit economics por segmento, producto y línea de negocio en colaboración con Finanzas y Producto.
• Conectar métricas SaaS (logos, churn, uso, ROI) con información contable y financiera.
• Explorar y aplicar IA/ML para automatizar clasificación de transacciones y permitir consultas ad-hoc del equipo financiero.
• Ser un referente de criterio financiero y técnico, capaz de pasar de la ingeniería de datos al análisis de negocio con fluidez.

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Informática, Industrial, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Economía, Estadísitica, o con competencias asociadas.
• Mínimo 3 años de experiencia en ingeniería de datos o analytics engineering, idealmente con exposición a equipos financieros o FP&A.
• Manejo Avanzado de SQL, modelamiento de datos (estrella, snowflake) y construcción de pipelines ETL en la nube (BigQuery, Snowflake, Redshift, etc.).
• Experiencia en visualización de datos (Tableau, Looker, Power BI).
• Conocimiento de métricas financieras y SaaS: CAC, MRR, ROI, P&L, FCF, unit economics.
• Capacidad para trabajar end-to-end: desde integrar fuentes de datos hasta presentar dashboards a Finanzas.
• Pasión por explorar y aplicar inteligencia artificial y nuevas tecnologías.
• Excelente comunicación: sabes traducir preguntas financieras en soluciones técnicas y explicar resultados con claridad.

• Has trabajado en empresas SaaS o de tecnología con modelos de datos financieros complejos.
• Experiencia implementando automatización de reportes de cierre financiero.
• Has colaborado con CFOs, Finanzas o FP&A en procesos de forecast, reporting y unit economics.
• Conocimiento de Python o R para análisis avanzado o ML aplicado a Finanzas.
• Experiencia integrando APIs de IA (ej. ChatGPT) para consultas y clasificación de datos financieros.
• Has presentado dashboards o reportes directamente a C-level o board.

• Hacer lo que amas trabajando de manera 100% remota. 💖
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Alegra