Ingeniero de plataformas de datos

Estamos contratando a un ingeniero backend senior para trabajar en nuestra plataforma de datos. Nuestra plataforma de datos es el núcleo de nuestro producto, y los datos que procesamos, curamos y enriquecemos son los que permiten a nuestros clientes identificar audiencias, extraer insights y fundamentar sus decisiones.

Gestionamos más de mil millones de perfiles sociales, los enriquecemos, clasificamos y mejoramos con la información que permite a nuestros clientes definir sus campañas de marketing, identificar personas influyentes y descubrir nuevos nichos de mercado.

Trabajarás en un equipo totalmente remoto y multifuncional. Lo ideal es que tengas experiencia trabajando con conceptos de plataformas de datos como datalakes, pipelines de streaming (Kafka), ETLs, etc, pero si eres una persona motivada que aprende rápido y tienes experiencia aunque sólo sea en algunos de estos conceptos, irás cogiendo soltura. Actualmente escribimos código en Python, Typescript y Scala, sin embargo tratamos de no estar encerrados en una tecnología en particular. Queremos encontrar personas con potencial, interés por crecer con nosotros y ayudarnos a mejorar.

Como la plataforma de datos es el núcleo de nuestro producto, estamos dedicando mucho esfuerzo e investigación a mejorarla y desarrollarla. Estos son algunos ejemplos de proyectos en los que podrías trabajar:

• Implementación de los consumidores y productores de Kafka como parte de nuestra tubería de datos orientada al streaming recientemente desplegada (acabamos de migrar de tuberías orientadas a lotes a un modelo más orientado al tiempo real con Red Panda en su núcleo).
• Diseñar e implantar nuevos procesos de enriquecimiento para ampliar nuestros perfiles sociales, desde procesos de aprendizaje automático que infieran el rango de edad hasta algoritmos de identificación de intereses (aquí hay mucho espacio para la innovación, y buscamos constantemente nuevas tecnologías que aplicar).
• Creación de Airflow DAGs para automatizar procesos y hacernos la vida más fácil a la hora de gestionar nuestro Datalake.
  
• Escribir y ejecutar tareas de Spark para extraer información de nuestra base de datos que nos ayude a responder a las preguntas de nuestros clientes.
  
• Encontrar formas de optimizar nuestro motor de consulta, permitiendo a nuestros clientes encontrar audiencias mejores y más específicas.