Descripción

Inglés obligatorio (la vacante no indica el nivel).

Sobre Addi

Somos una plataforma financiera líder que construye el futuro de los pagos, las compras y la banca: un mundo donde consumidores y comercios pueden hacer transacciones sin esfuerzo y crecer juntos. Hoy atendemos a más de 3,6 millones de clientes y trabajamos con más de 55.000 comercios aliados, lo que convierte a Addi en el marketplace de más ágil crecimiento de Colombia.

Con un enfoque de vanguardia y centrado en la tecnología, ofrecemos soluciones bancarias (depósitos, pagos, crédito sin garantía) y servicios de comercio (e-commerce, marketing), cerrando la brecha financiera para millones de personas y redefiniendo cómo viven la libertad financiera. Como el principal proveedor de Compra Ahora, Paga Después (BNPL) del país, obtuvimos la aprobación regulatoria para operar como banco, lo que abre oportunidades aún mayores para nuestros clientes. En el último año también alcanzamos la rentabilidad, lo que reafirma la solidez de nuestro modelo de negocio y nuestra capacidad de escalar de forma sostenible.

Nuestra misión ha ganado la confianza de inversionistas de talla mundial, como Andreessen Horowitz, Architect Capital, GIC, Goldman Sachs, Greycroft, Monashees, Notable Capital, Quona Capital, Union Square Ventures, Victory Park Capital, entre otros, que respaldan nuestra visión de futuro. Con su apoyo, no solo estamos creciendo: estamos transformando el ecosistema financiero de Latinoamérica y dando forma a la próxima generación de compras, pagos y banca en Colombia.

Pero lo que realmente nos diferencia es cómo construimos. Somos una empresa consciente, impulsada por una profunda experiencia escalando tecnología, servicios y productos, y vivimos nuestros valores todos los días.

Tu misión

Ser dueño de la plataforma de datos de marketing de Addi, es decir, de los pipelines e integraciones que conectan nuestros datos con Braze, AppsFlyer, GTM, el Marketplace y la App, usando agentes de IA como forma de trabajo por defecto, para que los datos de marketing sean confiables, eficientes y de autoservicio, y garantizar que los equipos de Marketing, Growth y Marketplace puedan lanzar campañas y medir la adquisición con datos en los que confían.

Qué harás

- Entender y documentar nuestra plataforma de datos de marketing. Conocer cómo fluyen los datos de marketing por la empresa: de dónde vienen, cómo se procesan y cómo llegan a las herramientas que nuestros equipos de marketing usan a diario, como Braze, AppsFlyer y Google Tag Manager. Lo documentarás con claridad para que tanto personas como agentes de IA puedan usarlo, y propondrás un roadmap priorizado de mejoras.
- Hacer confiables nuestros pipelines de datos. Añadir pruebas y monitoreo a nuestros pipelines de datos más importantes para que los datos lleguen a tiempo, los problemas se detecten temprano y se resuelvan rápido.
- Automatizar con agentes de IA. Diseñar y lanzar agentes de IA y flujos automatizados que asuman las solicitudes de datos repetitivas, como construir segmentos de audiencia, revisar la calidad de los datos y mantener la documentación actualizada. Te asegurarás de que el equipo los adopte y de que sean fáciles de operar para otros.
- Hacer eficiente la plataforma. Mejorar el costo y el rendimiento de nuestros pipelines de marketing eliminando tablas y jobs no usados o duplicados.
- Mantener nuestros datos organizados y confiables. Mantener un catálogo único de datos de marketing, con responsables claros y reglas de aprobación,



para que todo lo que enviamos a las herramientas de marketing provenga de fuentes oficiales y confiables.

Cómo es el proceso de selección

Creemos En Una Experiencia De Selección Rápida, Transparente y Atractiva Que Nos Permita, a Ti y a Nosotros, Determinar Si Hay Un Buen Encaje. Así Es Nuestro Proceso

- Paso 1: Entrevista con People (30 min). Una conversación con un reclutador o con el hiring manager para conocerte, conocer tu experiencia y lo que buscas. También te contaremos más sobre Addi, nuestra cultura y el rol.
- Paso 2: Entrevista inicial (60 min). Una conversación más profunda con el hiring manager, en la que exploramos tus habilidades, experiencia y forma de resolver problemas. Queremos entender cómo piensas y trabajas.
- Paso 3: Reto para hacer en casa (5-6 días). Completa un reto sencillo para hacer en casa en un plazo de 1 semana. Con este reto técnico queremos ver tu experiencia técnica resolviendo un problema real. Esperamos que inviertas 5 horas o menos en desarrollar una solución que funcione.
- Paso 4: Revisión del reto (60 min). Reunión con Data Scientists y el Data Science Lead para hablar de tu entrega del ejercicio y de cualquier pregunta que tengas.
- Paso 5: Entrevista con stakeholders (30 min). Reunión con un aliado multifuncional para hablar de cómo colaboras, comunicas hallazgos y generas impacto en el negocio, y para que hagas preguntas sobre el equipo y su contexto.
- Paso 6: Entrevista con el cofundador (30 min). Si hay un buen encaje, tendrás una conversación final con nuestro fundador para alinear expectativas y encaje cultural, y asegurar el entusiasmo mutuo. A partir de ahí, avanzaremos rápidamente a una oferta y conversaremos sobre los siguientes pasos.

Valoramos la eficiencia y respetamos tu tiempo, por eso buscamos completar el proceso lo más rápido posible. Nuestro objetivo es que esta experiencia sea enriquecedora y emocionante para ti, tanto como lo es para nosotros. Sin importar el resultado, nos comprometemos a darte siempre retroalimentación, para que te lleves aprendizajes valiosos de tu experiencia con nosotros.

Requisitos obligatorios

- Inglés obligatorio (la vacante no indica el nivel); comunicación clara con personas técnicas y no técnicas
- Experiencia comprobada escribiendo y depurando SQL complejo sin IA
- Escribir y leer con soltura joins a escala, funciones de ventana, CTEs y lógica incremental
- Saber detectar cuándo el resultado de una consulta está mal y explicar por qué
- Construir tablas y datamarts limpios y reutilizables, fáciles de extender, probar y documentar
- Trayectoria construyendo y operando pipelines ELT en una plataforma de datos moderna
- Experiencia práctica con dbt, Airflow o similares, además de Git y revisiones de código
- Haber usado SQL warehouses, notebooks y jobs programados, y entender catálogo, esquema, tabla y permisos (no se requiere tuning avanzado de Spark)
- Usar pruebas, monitoreo y alertas por defecto; sentirse cómodo con guardias (on-call) y resolviendo problemas de raíz
- Capacidad demostrada para automatizar e integrar con Python: scripts e integraciones de API que otros puedan ejecutar sin el autor
- Experiencia usando agentes de código a diario para trabajo real de datos: Claude Code, Codex,



Cursor o similares, no solo autocompletado
- Escribir una especificación antes de construir (entradas, salidas, transformaciones, validaciones), delegar tareas de varios pasos al agente y revisar el resultado
- Poder mostrar un antes y un después
- Experiencia sólida construyendo agentes y flujos agénticos que otros usan: al menos un agente o flujo que encadene llamadas a LLM con herramientas (SQL, APIs, servidores MCP) y que otras personas realmente usen
- Entender modos de falla, guardrails y cómo probar un agente con entradas reales
- Experiencia validando resultados de IA: haber detectado trabajo de IA que parecía correcto pero no lo era (p. ej., una consulta SQL plausible con un join incorrecto) y haber añadido una validación para que no vuelva a pasar
- Saber cuándo se requiere revisión humana, especialmente con datos de clientes enviados a herramientas de marketing
- Trayectoria escribiendo documentación con la que personas y agentes puedan operar: contexto y runbooks (READMEs, instrucciones para agentes, entradas del catálogo de datos) que permitan a un compañero o a un agente de IA mantener el sistema sin el autor
- Capacidad comprobada para traducir necesidades del negocio y responder por resultados en contextos ambiguos
- Entender lo que necesitan Marketing, Growth y Marketplace y decidir si la respuesta es una tabla, un pipeline, un agente o una herramienta de autoservicio, en lugar de un reporte puntual
- Gestionar su propio backlog y entregar sin supervisión cercana

Requisitos deseables

- Experiencia con herramientas de marketing: CRM (Braze o similar), atribución de apps (AppsFlyer o similar) y gestión de etiquetas (GTM)
- Experiencia con Reverse ETL o CDP
- Experiencia más profunda en plataformas de datos: herramientas avanzadas de pipelines, tuning de rendimiento de Spark o una certificación en plataforma de datos
- Experiencia con APIs de LLM, LiteLLM o construyendo servidores MCP
- Pruebas A/B y estadística básica
- Conocimiento de normas de privacidad de datos (consentimiento, opt-out, Habeas Data)
- Experiencia en AWS y en fintech u otra industria regulada

Beneficios

- Trabajar en un problema que realmente importa: estamos redefiniendo cómo las personas compran, pagan y manejan su dinero en Colombia, derribando barreras financieras y empoderando a millones. Tu trabajo impactará directamente la vida de los clientes al crear servicios financieros más accesibles, fluidos y justos.
- Ser parte de algo grande desde sus cimientos: es tu oportunidad de ayudar a dar forma a una empresa, influyendo en todo, desde nuestra tecnología y estrategia hasta nuestra cultura y valores. No serás solo un empleado: serás dueño.
- Oportunidad de crecimiento inigualable: el mercado que abordamos es enorme y estamos creciendo más rápido que casi cualquier prestamista fintech en nuestra etapa. Si buscas un rol de alto impacto en una empresa que escala rápido, este es.
- Unirte a un equipo de clase mundial: trabaja junto a talento de primer nivel de todo el mundo, en un entorno donde la excelencia, el sentido de dueño y la colaboración están en el centro de todo lo que hacemos. Nos importa profundamente qué construimos y cómo lo construimos, y queremos que seas parte de ello.
- Compensación competitiva y participación significativa: creemos en recompensar a nuestro talento. Recibirás un salario generoso, participación accionaria (equity) en la empresa y beneficios que van más allá de lo básico para apoyar tu crecimiento.

Habilidades requeridas

SQLPythondbtAirflowGitBraze

📌 Analytics Engineer (Colombia)
🏢 Vacantes: Trabajo y Empleo
📍 Colombia