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, Py Spark, 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 / Py Spark
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 / Py Spark)
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 veloz
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

📌 Data engineer lead (Ejido de la Finca)
🏢 Lagersoft
📍 Ejido de la Finca