VMetrix es una Fintech B2B que está transformando la forma en que las instituciones financieras gestionan inversiones, riesgo y tesorería. Nuestra plataforma SaaS Front to Back to Risk permite a bancos, aseguradoras, administradoras de fondos, corredoras y otras instituciones financieras implementar tecnología de clase mundial en meses, no en años, bajo un modelo flexible y escalable.

Operamos en múltiples países y trabajamos con organizaciones donde las decisiones se toman a través procesos altamente rigurosos, en un contexto donde la confianza, la reputación y la certeza son determinantes

Buscamos un/a Data Support Analyst Objetivo del rol

Como Data Support Analyst, serás la primera línea de respuesta ante incidencias y solicitudes relacionadas con los datos de la plataforma VMetrix, diagnosticando y resolviendo con criterio los issues reportados por clientes —desde fallos en pipelines hasta cargas de información faltante como precios o instrumentos financieros—, y escalando de forma oportuna y con contexto claro al equipo de Data Engineering cuando el problema requiera un análisis más profundo.

Trabajarás en un entorno técnico basado en Python, Oracle y nube OCI/AWS, dentro de un esquema de SLAs intradía y de cierre de día que exige rapidez, precisión y un enfoque de intervención temprana, más que de monitoreo pasivo.

Pipelines de integración

- Monitorear la ejecución diaria de los pipelines y detectar fallas o anomalías apenas ocurren, no cuando alguien más las reporta.
- Hacer el triage inicial de cada alerta: distinguir si es un problema de datos (valor o instrumento faltante, outlier), de infraestructura (API caída, timeout de un proveedor) o de código.




- Resolver incidentes de primer nivel siguiendo procedimientos conocidos: reintentos manuales, recarga de datos, corrección de valores con causa ya identificada.
- Escalar al equipo de Data Engineering cuando el problema requiere cambios de código, diagnóstico profundo o rediseño — con el contexto ya recopilado, no solo "algo falló".
- Documentar cada incidente — causa, resolución, tiempo de respuesta — para mantener trazabilidad y alimentar la mejora de los runbooks.
- Dar seguimiento activo a los SLAs de cierre de día, asegurando que las alertas se atiendan dentro de la ventana comprometida.

Modelamiento de instrumentos:

- Ejecutar rutinas preestablecidas para el modelamiento de ciertos instrumentos o el envión de instrumentos pre-modelados a la instancia del sistema que lo necesite
- Levantar con el equipo de Data Engineering, en particular el equipo de modelamiento

Ajustar configuraciones del sistema

- Monitorear configuración de datos de alguna instancia para ayudar en resolución de problemas.
- Ejecutar rutinas para actualizar configuraciones en ciertas instancias para resolver incidencias.

Monitoreo preventivo.

Revisar correcta ejecución de procesos de integración centralizados, asi como modelamiento y disponibilidad de instrumentos en las instancias.

Diagnóstico.





Apoyar en el diagnóstico de los issues levantados desde el punto de vista de los datos relacionados.

Ejecutar tareas de soporte documentadas y pre-establecidas para solución de problemas de integración.

Soporte de modelamiento.

Ejecutar tareas de soporte relacionadas al modelamiento de instrumentos financieros.

Revisión y ejecución de tareas pre-establecidas para mantener una configuración correcta de las instancias del sistema.

Documentación.

Documentar y formalizar procesos de soporte de datos.

Principales Desafíos:

- Es un rol nuevo: no hay un manual completo todavía. Parte de tu trabajo es ayudar a crearlo.
- Las fuentes de datos externas son inestables por naturaleza, es conveniente saber leer los logs e identificar oportunidades de mejora en observabilidad.
- La ventana de respuesta es corta (dos horas) y el impacto es real: si no se resuelve a tiempo, el cliente no puede cerrar su día.
- No hay muchas capas encima de ti. La escalación es directa al área de Datta Engineering.

Competencias: Habilidades que se deben tener para desarrollar tú rol. Python funcional.

Capaz de leer y entender el código de los pipelines, hacer cambios acotados, ejecutar y depurar scripts. No necesitas diseñar arquitectura, pero sí sentirte cómodo dentro del código, no solo en interfaces gráficas.

Capaz de escribir consultas de diagnóstico en SQL (Oracle) — revisar si un dato llegó, cuándo, y en qué estado quedó.

Experiencia con datos financieros.

Experiencia trabajando con datos financieros, como datos de mercado, distintas familias de instrumentos financieros, posiciones, tipos de cambio, tasas, etc.

Criterio bajo presión.

Capacidad de diferenciar una alerta urgente

📌 Data Support Analyst (Ciudad de México)
🏢 Vmetrix
📍 Ciudad de México