Data Engineer, La Finca

En Lagersoft estamos creciendo y nuestro sistema de datos necesita evolucionar al mismo

Hoy operamos una plataforma de gaming con múltiples fuentes de datos, flujos asíncronos y un volumen de información donde la consistencia y la trazabilidad no son opcionales. Nuestro stack incluye ingestión continua, procesamiento distribuido y distintos niveles de almacenamiento.

Buscamos un

Senior Data Engineer

con fuerte criterio técnico para ayudarnos a evolucionar la arquitectura de datos: desde cómo se ingieren los datos hasta cómo se modelan y consumen (reportería, analytics y LLMs).

Este rol no es solo de implementación. Esperamos que puedas identificar problemas estructurales, proponer soluciones y llevarlas a ejecución junto con el equipo.

Diseñar y evolucionar la arquitectura de datos end-to-end (ingestión, procesamiento, modelado y consumo)

Definir criterios y estándares para la construcción de datasets reutilizables

Trabajar sobre capa que habiliten reporting confiable y consumo por LLMs

Diseñar modelado de datos alineados a necesidades de negocio

Optimizar performance y costos (ideal servicios sobre AWS)

Identificar y corregir problemas de escalabilidad en pipelines, storage y queries

Colaborar con el equipo en la construcción de pipelines (Airflow, PySpark, Glue)

Participar en decisiones de arquitectura e ingeniería de datos

Analizar problemas de calidad de datos, consistencia y trazabilidad

Contribuir a la evolución del stack evaluando trade-offs reales

El equipo Serás parte de un equipo de datos de ~5 personas. Tu rol es elevar la calidad técnica del equipo y ayudar a que las decisiones de arquitectura escalen en el tiempo. Trabajarás de forma cercana con líderes técnicos, producto y otras áreas.

Forma de trabajo

Trabajamos en ciclos iterativos, orientados a problemas reales no solo a tickets

La discusión técnica y el refinamiento en equipo son parte del día a día

Se espera criterio para priorizar entre deuda técnica, nuevas necesidades y evolución del sistema

Se espera que propongas rutas técnica para soluciones generales, no solo soluciones puntuales

Técinos 5+ años en ingeniería de datos o roles similares

Experiencia diseñando pipelines y arquitecturas de datos en producción

Experiencia con modelado de datos para analítica

Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos (batch y/o near real-time)

Experiencia con procesamiento distribuido (spark/pyspark)

Conocimiento de data lakes y capas de metadatos como Delta, Iceberg, Hudi

Experiencia con herramientas de orquestación (Airflow o similares)

Buen entendimiento de performance en bases de datos OLAP y OLTP

Es un plus tener familiaridad con arquitecturas orientadas a eventos o streaming

Familiaridad con el ecosistema de AWS

Cómo trabajas

Pensamiento sistémico: entiendes el sistema completo, no solo piezas aisladas

Criterio técnico: puedes tomar decisiones con trade-offs claros

Ownership: tomas problemas abiertos y los llevas a una solución concreta

Pragmatismo: sabes cuándo estandarizar y cuándo resolver rápido

Comunicación clara: puedes explicar decisiones técnicas y sus implicaciones

Orientación a negocio: entiendes que el valor está en cómo se usan los datos, no solo en cómo se procesan

Procesamiento: Python / PySpark

Storage: S3, formatos de metadata (delta/iceberg)

Bases de datos: Aurora RDS, Athena, Redshift

Equipo técnico pequeño y de alto nivel

Problemas reales de escala (no casos de laboratorio)

Espacio para influir en decisiones de arquitectura

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