En Lagersoft estamos creciendo y nuestro sistema de datos necesita evolucionar al mismo ritmo.
Operamos una plataforma de gaming con múltiples fuentes de datos, flujos asíncronos y un volumen donde la consistencia y la trazabilidad no son opcionales . Nuestro stack incluye ingestión continua, procesamiento distribuido y distintos niveles de almacenamiento.
Buscamos un Data Engineer con fuerte criterio técnico para ayudarnos a evolucionar la arquitectura de datos — desde cómo se ingieren hasta cómo se modelan y consumen (reportería, analytics y LLMs).
Este rol no es solo de implementación. Esperamos que identifiques problemas estructurales, propongas soluciones y las lleves a ejecución junto con el equipo.
Objetivo del rol
Diseñar y evolucionar la arquitectura de datos end-to-end — ingestión, procesamiento, modelado y consumo — para habilitar reporting confiable, analítica y consumo por LLMs a escala.
- Diseñar y evolucionar la arquitectura de datos end-to-end
- Definir criterios y estándares para la construcción de datasets reutilizables
- Construir capas que habiliten reporting confiable y consumo por LLMs
- Diseñar modelado de datos alineado a necesidades de negocio
- Optimizar performance y costos sobre servicios AWS
- Identificar y corregir problemas de escalabilidad en pipelines, storage y queries
- Colaborar 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
- Procesamiento Python / PySpark
- Orquestación Airflow, AWS Glue
- Storage S3, formatos de metadata (Delta / Iceberg)
- Bases de datos Aurora RDS, Athena, Redshift
- Consumo Power BI, LLMs / agents
- Experiencia diseñando pipelines y arquitecturas de datos en producción
- Experiencia con modelado de datos para analítica
- Experiencia con grandes volúmenes de datos (batch y/o near real-time)
- Procesamiento distribuido (Spark / PySpark)
- Conocimiento de data lakes y capas de metadatos (Delta, Iceberg, Hudi)
- Experiencia con orquestación (Airflow o similares)
- Buen entendimiento de performance en bases OLAP y OLTP
- Familiaridad con el ecosistema AWS
- Plus: familiaridad con arquitecturas orientadas a eventos o streaming
Cómo trabajas
- Pensamiento sistémico — entiendes el sistema completo, no solo piezas aisladas
- Criterio técnico — tomas decisiones con trade-offs claros
- Ownership — tomas problemas abiertos y los llevas a solución concreta
- Pragmatismo — sabes cuándo estandarizar y cuándo resolver rápido
- Comunicación clara — explicas 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
Forma de trabajo
- Ciclos iterativos, orientados a problemas reales — no solo a tickets
- Discusión técnica y refinamiento en equipo como parte del día a día
- Criterio para priorizar entre deuda técnica, nuevas necesidades y evolución del sistema
- Se espera que propongas rutas técnicas para soluciones generales , no solo puntuales
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.
- Equipo técnico pequeño y de alto nivel
- Problemas reales de escala — no casos de laboratorio
- Espacio para influir en decisiones de arquitectura desde el día uno
- Stack moderno con LLMs y agents como ciudadanos de primera clase
- Sin burocracia, con foco absoluto en ejecución
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