[Hiring] Senior Data Engineer @Koltin

Role Description

Buscamos un(a) Sr. Data Engineer para el equipo de Data Platform: la persona que se hace dueña de cómo se mueven los datos. Vas a diseñar, construir y operar los pipelines, la ingesta y la orquestación que hacen que cada dato llegue completo, a tiempo y confiable al warehouse, y de ahí al producto.

Es un rol senior y hands-on: defines la arquitectura de la plataforma, pones la vara de ingeniería (confiabilidad, observabilidad, CI/CD) y mentoreas al equipo. Trabajas de la mano con Analytics Engineering, que construye el modelado y los contratos de datos sobre lo que tú habilitas.

Nuestra ambición: pasar de responder bien lo que ya se pregunta, a anticipar la pregunta, y de ahí a modelos predictivos corriendo en producto. Este rol construye los cimientos que hacen ese salto escalable.

Responsibilities

• Diseñar y operar la ingesta.
• Ser dueño(a) de la orquestación.
• Construir pipelines de producción.
• Garantizar calidad y observabilidad.
• Evolucionar la arquitectura en la nube.
• Llevar prácticas de ingeniería a los datos.
• Habilitar a Analytics Engineering, Data Science y ML.
• Subir la vara del equipo.

Qualifications

• 5+ años en data engineering, con al menos 2 operando como Sr. Data Engineer o referente técnico de plataforma.
• Python para pipelines en producción.
• ETL/ELT, automatizaciones y servicios de datos, aplicando Git, PRs/code review, testing y CI/CD.
• Experiencia real con Dagster o Airflow, idealmente habiendo desplegado o migrado un orquestador desde cero.
• Herramientas administradas (Airbyte, Fivetran o equivalente) y conectores custom contra APIs; cargas incrementales, idempotencia y manejo de historia.
• SQL avanzado y bases de datos (PostgreSQL y/o un warehouse analítico).
• Transformaciones con dbt o equivalente.
• Cloud, preferentemente AWS.
• Data quality checks, monitoreo y alertas en sistemas que no se pueden caer.
• Haber llevado procesos legacy o manuales a infraestructura cloud-native escalable.
• Traducir una necesidad ambigua en una solución de datos y explicar sus trade-offs.
• Español nativo e inglés profesional.

Requirements

• Infraestructura como código (Terraform, Pulumi o CDK).
• Arquitecturas orientadas a eventos y microservicios; APIs de datos con FastAPI, REST o GraphQL.
• Streaming o procesamiento en tiempo real para métricas operativas.
• Big Data / OLAP sobre volúmenes grandes.
• Certificaciones de AWS, Dagster o Snowflake.
• Experiencia con datos clínicos o de salud y requerimientos de privacidad y cumplimiento.
• Haber habilitado Data Science / ML.
• Contexto de startup en crecimiento.

Benefits

• Acceso a herramientas y beneficios para tu crecimiento profesional, como cursos, talleres, libros, etc.
• Asistencia médica privada por videollamada (médico general, nutriólogo y psicólogo) ilimitado para ti y 3 familiares.
• Acceso a herramientas para tu cuidado físico (TotalPass).
• 9 días adicionales de personal leave por ley al año.
• Seguro de Gastos Médicos Mayores.
• Equipo necesario para hacer tu trabajo.
• Apoyo mensual de $700 pesos adicionales al sueldo mensual.
• Apoyo de $2,500 por ocasión única tras periodo de prueba.