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. Responsabilidades 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 ️ stack - capatecnologías 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 perfil requerido 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 inglés técnico 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 el equipo 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. Lo que ofrecemos 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 esquema híbrido en monterrey, nl sin burocracia, con foco absoluto en ejecución