Acerca de DHL:
Somos la empresa líder en logística más grande del mundo, creamos una ventaja competitiva para nuestros clientes al brindarles soluciones logísticas basadas en nuestro almacenamiento, transporte y servicios integrados estandarizados a nivel mundial. Nuestra gente es nuestro mayor activo. Estamos certificados como una empresa Great Place to Work. En DHL encontrarás una cultura que abraza la diversidad, la colaboración; potencializa tus fortalezas y genera confianza a través de nuestros valores respeto y resultados. Un mundo impulsado por la logística. Una empresa impulsada por nuestra gente
Objetivo del Puesto
La persona Analytics Engineer será responsable de transformar datos crudos provenientes de múltiples sistemas y áreas (transporte, almacén, IT, etc.) en modelos estructurados y confiables, alineados con los estándares globales o desarrollando nuevos modelos cuando no existan. Este rol conecta la comprensión del negocio con prácticas sólidas de ingeniería de datos, asegurando calidad, gobernanza y escalabilidad en la entrega de productos analíticos para México y LATAM. Trabajará principalmente con Databricks, SQL, PySpark, Python y Azure, siendo clave en la estandarización y reutilización de modelos que habiliten eficiencia y valor para la organización.
Actividades Principales
- Transformar y organizar grandes volúmenes de datos en modelos estructurados alineados con la arquitectura global.
- Desarrollar procesos de transformación escalables utilizando Databricks (SQL/PySpark) y Azure Data Services.
- Diseñar pipelines eficientes, optimizando costos y rendimiento, cumpliendo con SLAs y ventanas de cómputo.
- Garantizar que los modelos cumplan con estándares de gobernanza, seguridad, documentación y certificación.
- Evaluar fuentes de datos, identificar problemas de calidad y definir lógica de transformación para asegurar confiabilidad.
- Proponer patrones y plantillas reutilizables que agilicen futuras iniciativas de analítica y digitalización.
- Crear documentación técnica y de negocio (lineage, reglas, restricciones, supuestos).
- Implementar validaciones de calidad y pruebas automatizadas.
- Colaborar con equipos de negocio y operaciones para reflejar procesos reales en los modelos.
- Comunicar decisiones técnicas y conceptos complejos a stakeholders no técnicos.
- Participar en la comunidad de Analytics & Data, compartiendo conocimiento y mejores prácticas.
- Trabajar con equipos regionales y globales para co-desarrollar soluciones tecnológicas.
A Quién Buscamos
Perfil Técnico:
- Mínimo 3+ años en ingeniería analítica, BI o modelado de datos, idealmente en entornos logísticos o de cadena de suministro.
- Dominio de SQL, Databricks, PySpark, Delta Lake y entornos cloud (preferentemente Azure).
- Experiencia en diseño y mantenimiento de modelos de datos y pipelines de transformación.
- Conocimiento en prácticas de productos de datos: documentación, certificación, pruebas, gobernanza.
- Deseable familiaridad con datos de transporte, almacén o logística.
- Conocimiento de herramientas de visualización (Power BI, Tableau) es un plus.
Perfil Funcional:
- Capacidad para traducir reglas de negocio en modelos y lógica de transformación.
- Habilidades de colaboración e influencia sin autoridad en equipos técnicos y de negocio.
- Comunicación clara y storytelling para explicar estructuras y decisiones de modelado.
Educación y Calificaciones:
- Licenciatura en Ciencias de Datos, Ingeniería, Sistemas, Matemáticas Aplicadas o áreas afines.
- Certificaciones en Databricks, Azure o modelado de datos son un plus.
- Inglés intermedio-avanzado.
Cómo Mediremos Tu Éxito:
- Mejora medible en la calidad y confiabilidad de los datos.
- Eficiencia habilitada por modelos estandarizados y reutilizables.
- Frecuencia de productos de datos replicados en otros proyectos o regiones.
- Entrega puntual de componentes de modelado y productos de datos.
- Cumplimiento con estándares de documentación, gobernanza y certificación.
- Satisfacción de stakeholders con la usabilidad y confiabilidad de los productos de datos.