Software Engineer, Data Oriented

Lo que buscamos

No negociables:

• 4–6+ años de experiencia en backend o data engineering construyendo sistemas productivos reales.
• Solidez en diseño de sistemas — diseñaste y lanzaste plataformas de datos o infraestructura de la que otros dependían.
• Python como herramienta principal para pipelines, transformaciones y automatización.
• Fundamentos de sistemas de datos — entendés bases de datos (relacionales y no), concurrencia, arquitecturas event-driven, y por qué la consistencia es difícil.
• Debugging de performance — diagnosticaste queries lentas, pipelines con cuellos de botella y esquemas sobrediseñados, y sabés cómo resolverlos.
• Perfil generalista — podés modelar datos complejos, construir APIs backend y conectar orquestación sin necesitar un especialista en cada capa.
• Aprendizaje constante — siempre explorando nuevos enfoques; leés blogs de ingeniería y experimentás con nuevas herramientas.
• Comunicación ejecutiva en español e inglés — explicás decisiones de arquitectura con claridad tanto a ingenieros como a stakeholders no técnicos.
• Ownership real — llevás features desde el diseño hasta el deploy sin soltar el hilo en el camino

Lo que se ve en alguien excelente:

• Diseñaste pipelines en producción que manejaron volumen real y datos desordenados de verdad (y tenés las cicatrices para contarlo).
• Entendés consistencia de datos, idempotencia y late-arriving data — no solo en teoría, sino porque te quemaron en algún momento.
• Podés traducir requerimientos de negocio ambiguos en arquitecturas que realmente escalan.
• Sabés cuándo usar Snowflake y cuándo alcanza con un índice bien puesto en Postgres (y podés defender ambas decisiones).
• Construís pensando en los developers que van a consumir tu trabajo — tus APIs y abstracciones hacen más rápido al equipo.

Projects

Lo que construimosSomos la infraestructura de decisión para los mejores fondos de VC del mundo. Cuando un inversor de élite evalúa si ese startup de biotech es el próximo unicornio o solo un deck bonito, nuestros sistemas proveen la señal que importa.

Este no es un rol de Data Analyst. Es ingeniería backend aplicada a infraestructura de datos a escala.

Tu rol: Diseñar y sostener el backbone de datos que lo hace posible — pipelines confiables, APIs de alto rendimiento, y el tooling que permite a nuestro equipo lanzar productos de datos a velocidad.

Lo que vas a construir

• Pipelines de ingestión desde Pitchbook, APIs financieras y fuentes propietarias
• Capas de transformación y enriquecimiento que convierten datos sucios en señal de inversión
• APIs y servicios backend que alimentan nuestros agentes de IA en tiempo real
• Observabilidad y orquestación — calidad de datos, alertas, y workflows end-to-end
• Tooling interno que hace al equipo drásticamente más productivo

Stack: Python · Node.js/TypeScript · Snowflake · AWS/GCP/Azure · SST/Terraform · Kafka-style streaming

Si sabés diseñar sistemas de datos que escalen y tomar buenas decisiones arquitectónicas, las herramientas son detalles de implementación que vas a dominar.

Qué ofrecemos

• 🏠 100% remoto
• 💰 Salario competitivo en USD + Bono anual por performance
• 🚀 Rol de liderazgo técnico real
• 💻 Tech budget (hardware, software, herramientas de AI, etc.)
• ✈️ 14 días de PTO + feriados argentinos + Semana extra off
• 📚 Presupuesto para aprender (cursos, conferencias, exploración)
• 🕑 Horario flexible, orientado a objetivos
• 🌈 Cultura de alta autonomía con la espera de resultados excepcionales.

¿Te sumás a construirlo?

Suma puntos:

• Exposición a servicios de datos cloud-native en AWS o GCP (especialmente Redshift, BigQuery, Dataflow).
• Familiaridad con principios de Data Mesh, catálogos de datos o arquitecturas de data lake.
• Experiencia construyendo plataformas internas o tooling para equipos de datos.
• Comodidad con contenedores (Docker) y Kubernetes para cargas de trabajo de datos.
• Conocimiento de optimización en Snowflake — clustering, materialized views, control de costo.
• Experiencia con sistemas de event streaming (Kafka, Kinesis, Flink o similares).