Ingeniero de Datos

Descripción

#### **Acerca de Launchmetrics** Launchmetrics es la principal nube de rendimiento de marca utilizada por ejecutivos del sector de la moda, estilo de vida y belleza (FLB) para tomar decisiones más inteligentes sobre sus esfuerzos de marca. Con más de una década de experiencia en el sector, hemos ayudado a más de 1.200 clientes a crear experiencias inspiradoras, impactantes y medibles. Fundada en Nueva York y con su sede operativa en París, contamos con empleados en diez mercados de todo el mundo y ofrecemos soporte en cinco idiomas. Somos la tecnología de rendimiento de marca de confianza para marcas internacionales como Dior, Fendi, Shiseido, NET\-A\-PORTER y Adidas, así como para socios del sector como IMG, el Consejo de Diseñadores de Moda de Estados Unidos, el Consejo Británico de la Moda y la Camera Nazionale Della Moda Italiana. #### **El equipo y la organización por pods** Somos un equipo de ingenieros apasionados distribuidos por todo el mundo, siempre dispuestos a aprender cosas nuevas. Estamos construyendo aplicaciones modernas de vanguardia y escalándolas en la nube. Innovamos para resolver los problemas de nuestros clientes, centrándonos en implementaciones de alto rendimiento sin descuidar la experiencia de usuario. Recientemente, trasladamos nuestros equipos de Producto y Tecnología al modelo de pods: * Un pod es un pequeño grupo de una a cuatro personas que asume la responsabilidad integral de una única misión: desde su definición y desarrollo hasta su limpieza, habilitación y seguimiento de su adopción. Los pods se forman en torno a una misión y se disuelven cuando esta finaliza. Cada persona es propietaria de un pod, desde la más junior hasta la más senior, porque la propiedad es precisamente el objetivo. * Tu dominio es tu área de producto, la parte de nuestra suite de software que conoces mejor. Los pods cambian con cada misión; tu especialización y tu dominio no. #### **El puesto** Los equipos de Plataforma de Datos y Enriquecimiento de Datos se encargan de hacer que nuestra base de datos unificada sea accesible, utilizable, enriquecible y fiable para todos nuestros equipos internos. El equipo gestiona el Lakehouse que impulsa los productos de datos de Launchmetrics: una plataforma basada en Databricks construida sobre Delta Lake y S3, y estructurada según la arquitectura de medallones Bronze/Silver/Gold. Esta capa almacena, enriquece y sirve los datos de inteligencia mediática que sustentan Discover (nuestra plataforma dirigida a clientes), Genie (herramientas internas) y Delta Sharing. Trabajarás en un sistema basado principalmente en procesamiento por lotes que simula comportamientos en tiempo real mediante primitivas como Change Data Feed, desencadenadores de eventos de S3, computación sin servidor y agrupación líquida. Este puesto desempeña un papel clave en nuestra estrategia tecnológica y de producto, apoyando directamente los objetivos generales de la empresa en materia de retención de clientes, confianza en los datos y desarrollo de nuevas perspectivas basadas en IA. ##### **Tus responsabilidades** * Diseñar y construir canalizaciones de datos (por lotes y casi en tiempo real) utilizando PySpark y Databricks, a través de las capas de medallones Bronze/Silver/Gold * Arquitecturar esquemas eficientes de tablas Delta Lake: estrategias de particionamiento y agrupación líquida, manejo de la evolución del esquema y flujos de trabajo de enriquecimiento * Colaborar estrechamente con los equipos de producto, QA y otros ingenieros de datos para traducir los requisitos de enriquecimiento y búsqueda en canalizaciones fiables * Asumir la responsabilidad de la calidad del código: trabajos estructurados en PySpark, pruebas unitarias (pytest) y cumplimiento de las convenciones del equipo * Mejorar continuamente la fiabilidad y la eficiencia de costes de las canalizaciones (programación de OPTIMIZE, lógica de reintento/retraso, manejo de concurrencia) * Participar en iniciativas transversales entre pods en toda la plataforma de datos ##### **Stack técnico** * Lenguajes: Python, PySpark, TypeScript * Plataforma de datos: Databricks, Delta Lake, Delta Sharing * Almacenamiento: AWS S3, MySQL * Nube: AWS (S3, Kinesis, Lambda, SQS, ECS, Step Functions, …) * Herramientas: Jira, Databricks Asset Bundles, Sin servidor, Claude Code * Control de versiones: Git, GitHub * CI/CD: GitHub Actions * Pruebas: pytest, Jest ##### **Qué buscamos** * Titulación universitaria o máster en Ciencias de la Computación y al menos 3 años de experiencia laboral relevante en desarrollo full-stack en un entorno SaaS * Amplia experiencia con Python y PySpark; comodidad con el procesamiento distribuido de datos a gran escala * Experiencia con arquitecturas Lakehouse (Databricks, Delta Lake o similares, por ejemplo Spark en EMR/Glue) * Conocimientos sobre patrones de arquitectura de medallones (Bronze/Silver/Gold) o diseños de datos estratificados similares * Capacidad para analizar la evolución del esquema, las estrategias de particionamiento/agrupación y la fiabilidad de las canalizaciones (reintentos, idempotencia) * Capacidad para seguir secuencias lógicas de código procedimental u orientado a objetos, ya sea abstracto o estático, y comprenderlo íntegramente * Persona brillante, dinámica y altamente motivada, autodidacta, con experiencia en organizaciones ágiles y orientadas a resultados * Capacidad para adaptarse, estimar la carga de trabajo, desglosar una tarea en pasos lógicos, resolver problemas, mejorar continuamente y proponer nuevas formas de mejora * Por último, pero no menos importante: dominio fluido del inglés tanto oral como escrito ##### **Nuestro proceso de contratación** * Llamada introductoria con Adquisición de Talento, para conocernos mutuamente (30 minutos). * Encuentro con el VP de Desarrollo de Software. * Entrevista técnica, una entrevista en vivo con varios ingenieros de software. * Evaluación de adecuación al equipo con los ingenieros y compañeros con quienes trabajarías. #### **Por qué te encantará trabajar aquí** Somos una empresa que pone a las personas en primer lugar, con un ambiente relajado pero verdaderamente dinámico y un equipo de personas motivadas y curiosas a las que les gusta su trabajo. La autonomía es real aquí: los pods toman decisiones locales y asumen la responsabilidad de sus resultados, lo que significa que verás rápidamente tu huella en el producto. Contarás con una asignación para aprendizaje y desarrollo, un paquete de beneficios adaptado a tu ubicación, modalidades de trabajo flexibles con apoyo para equipar tu oficina en casa, y espacio para crecer siguiendo el camino que mejor se adapte a ti. Somos compatibles con el trabajo remoto, con hubs en cada uno de nuestros doce mercados. **NUESTRO COMPROMISO** Launchmetrics se enorgullece de ser una **Empresa que ofrece Igualdad de Oportunidades**, construyendo una plantilla diversa e inclusiva. Si hay algo adicional que podamos hacer para ayudarte a sentirte cómodo durante el proceso de entrevista, por favor házselo saber al miembro del equipo de PeopleOps con quien te reunirás.