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, 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 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 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 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 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 #J-18808-Ljbffr