Se busca una persona con una perspectiva técnica bien fundamentada que equilibre con un enfoque práctico orientado a cumplir con los clientes. Es fundamental contar con un perfil motivado, que se comunique de manera frecuente y clara desde el inicio, y que contribuya al éxito del equipo.

El respeto mutuo es un valor clave, entendiendo que el trabajo es solo una parte de la vida. Se ofrece la flexibilidad y el apoyo necesarios para alcanzar el bienestar personal y profesional.

Responsabilidades:

• Crear un nuevo servicio para abstraer la complejidad de la base de datos y del modelado de datos del código base principal.
• Crear, mantener y optimizar definiciones de esquemas para Clickhouse.
• Desarrollar conjuntos y marcos de pruebas unitarias e integradas para los esquemas anteriores.
• Crear herramientas internas para gestionar las migraciones de esquemas de Avro.
• Desarrollar servicios de streaming en tiempo real.
• Implementar una arquitectura de Lake House para análisis de clientes internos y externos.
• Realizar pruebas de carga del sistema.
• Construir procesos de CI/CD.
• Diseñar un modelo de datos general y un diccionario de datos.

Tecnologías con las que se trabaja:

• Clickhouse.
• Ecosistema de Kafka.
• Avro.
• Parquet.
• Kubernetes.
• Docker.
• Helm / Charts de Helm.
• Kubectl o K9s.
• Flujos de trabajo de Argo.
• APIs REST.
• AWS (S3, Redes, EC2, ALB, IAM).

Tecnologías adicionales (no obligatorias, pero deseables):

• Golang.
• Terraform.
• Metabase.
• Spark.
• Apache Iceberg.
• Snowflake.
• Ingeniería de aprendizaje automático.

Requisitos:

• 3 a 5 años de experiencia profesional en ingeniería de datos o un puesto relacionado.
• Experiencia en SQL.
• Haber trabajado con bases de datos OLAP de producción para análisis en tiempo real.
• Experiencia en la gestión de clústeres de Kafka y en la creación de aplicaciones de transmisión en tiempo real.
• Dominio de Golang, Python, Ruby o un lenguaje JVM.
• Experiencia en la implementación de servicios en producción con API RESTful.
• Conocimientos en depuración, escalado y resolución de problemas.
• Disposición para aprender Ruby.
• Comprensión del modelado de datos, bases de datos relacionales y sistemas NoSQL.
• Excelentes habilidades para resolver problemas y capacidad para trabajar de forma independiente y en equipo.

Deseable:

• Conocimientos en contenedorización y orquestación (Docker, Kubernetes).
• Familiaridad con flujos de trabajo de aprendizaje automático e integración de datos con modelos de ML.
• Experiencia con herramientas de visualización de datos como Metabase y Looker.
• Experiencia con tecnologías de transmisión de datos como Kafka o Flink.
• Comprensión de los principios y mejores prácticas de la ingeniería de software.
• Contribuciones a proyectos de datos de código abierto o portafolio de proyectos personales.
• Experiencia en equipos de ingeniería pequeños y altamente productivos.
• Optimización de bases de datos PostgreSQL de alto rendimiento.
• Buen ojo para el diseño y pasión por crear excelentes experiencias para desarrolladores.