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 robusto 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 rolDiseñar 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-endDefinir criterios y estándares para la construcción de datasets reutilizablesConstruir capas que habiliten reporting confiable y consumo por LLMsDiseñar modelado de datos alineado a necesidades de negocioOptimizar performance y costos sobre servicios AWSIdentificar y corregir problemas de escalabilidad en pipelines, storage y queriesColaborar en la construcción de pipelines (Airflow, PySpark, Glue)Participar en decisiones de arquitectura e ingeniería de datosAnalizar problemas de calidad de datos, consistencia y trazabilidadContribuir a la evolución del stack evaluando trade-offs realesProcesamiento Python / PySparkOrquestación Airflow, AWS GlueStorage S3, formatos de metadata (Delta / Iceberg)Bases de datos Aurora RDS, Athena, RedshiftConsumo Power BI,



LLMs / agentsExperiencia diseñando pipelines y arquitecturas de datos en producciónExperiencia con modelado de datos para analíticaExperiencia 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 OLTPFamiliaridad con el ecosistema AWSPlus: familiaridad con arquitecturas orientadas a eventos o streamingCómo trabajasPensamiento sistémico — entiendes el sistema completo, no solo piezas aisladasCriterio técnico — tomas decisiones con trade-offs clarosOwnership — tomas problemas abiertos y los llevas a solución concretaPragmatismo — sabes cuándo estandarizar y cuándo resolver rápidoComunicación clara — explicas decisiones técnicas y sus implicacionesOrientación a negocio — entiendes que el valor está en cómo se usan los datos, no solo en cómo se procesanForma de trabajoCiclos iterativos, orientados a problemas reales — no solo a ticketsDiscusión técnica y refinamiento en equipo como parte del día a díaCriterio para priorizar entre deuda técnica, nuevas necesidades y evolución del sistemaSe espera que propongas rutas técnicas para soluciones generales, no solo puntualesSerás 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 nivelProblemas reales de escala — no casos de laboratorioEspacio para influir en decisiones de arquitectura desde el día unoStack moderno con LLMs y agents como ciudadanos de primera claseSin burocracia, con foco absoluto en ejecución#J-*****-Ljbffr

📌 Data Engineer (Monterrey)
🏢 Lagersoft
📍 Monterrey