Director/a de Ingeniería (Dirección de Datos)

• Experiencia construyendo plataformas que den servicio a cargas de trabajo de IA/ML (feature stores, MLOps, model-serving, vector/embedding stores)
• Experiencia con sistemas de datos de baja latencia o alto rendimiento (high-throughput)
• Experiencia en plataformas de trading, fintech o de datos de mercado
• Experiencia con gobernanza de datos, seguridad y cumplimiento regulatorio (gestión de PII, auditoría, linaje) en entornos financieros
• Experiencia escalando equipos y organizaciones de datos e ingeniería

Estamos buscando un Engineering Manager o un Team Lead experimentado con una sólida trayectoria en Data Engineering para liderar y escalar los equipos que construyen nuestra dirección de Datos, la cual es de alta fiabilidad, segura y linealmente escalable.

Este rol es ideal para líderes de ingeniería que combinen una sólida experiencia técnica en ingeniería de datos y plataformas con liderazgo de personas y responsabilidad sobre la entrega (delivery ownership). Ya seas un Engineering Manager o un Team Lead con perfil técnico que busque ampliar su impacto, desempeñarás un papel clave en la formación de equipos, la arquitectura de datos y la cultura de ingeniería.

Liderarás la transición de la empresa hacia un enfoque "AI-first", garantizando un acceso rápido y gobernado a la analítica y a los modelos de IA/ML, manteniendo al mismo tiempo un estricto cumplimiento financiero y regulatorio. Trabajarás en la intersección de la ingeniería de datos, la plataforma/infraestructura y el negocio, con un fuerte enfoque en la fiabilidad, el rendimiento, la escalabilidad, la seguridad y la gobernanza de datos.

• Liderar y desarrollar equipos multidisciplinares de Data Engineering y Data Platform
• Asumir la responsabilidad de la entrega, la calidad y los resultados técnicos de la plataforma de datos
• Colaborar estrechamente con los equipos de Product, Analytics, Data Science/ML y el liderazgo de Senior Engineering para traducir los requisitos de negocio y de IA en una hoja de ruta (roadmap) de plataforma escalable
• Impulsar y evolucionar los procesos de ingeniería de datos, incluyendo la planificación, la estimación, CI/CD para datos, pruebas y calidad de datos, revisiones de código y gestión de lanzamientos (release management)
• Contribuir a las decisiones arquitectónicas para sistemas de datos que funcionan en infraestructuras híbridas (batch + streaming, lakehouse y más allá)
• Garantizar la alta disponibilidad, el rendimiento, la fiabilidad de los datos y la observabilidad de los pipelines de producción y los servicios de la plataforma
• Integrar la seguridad, la privacidad, el linaje de datos y el cumplimiento regulatorio en la plataforma desde el diseño
• Identificar y reducir la deuda técnica y de datos manteniendo la velocidad de entrega
• Mentorear a ingenieros, apoyar el crecimiento profesional, realizar reuniones 1:1 y conversaciones de desempeño
• Participar en las iniciativas de contratación y escalado de equipos
• Fomentar una cultura de responsabilidad (ownership), colaboración, calidad de datos, enfoque en el cliente y mejora continua

• Más de 5 años de experiencia profesional práctica en Data Engineering, con una sólida trayectoria construyendo y operando plataformas y pipelines de datos de grado de producción
• Experiencia liderando equipos de ingeniería como Engineering Manager, Team Lead o un rol de liderazgo similar
• Sólido conocimiento de las arquitecturas de datos modernas, incluyendo modelado de datos, ETL/ELT, procesamiento de datos distribuido, orquestación de pipelines, cargas de trabajo batch y streaming, y almacenamiento de datos
• Experiencia en la entrega de sistemas o plataformas de datos complejos en entornos de producción
• Experiencia previa en sistemas financieros, FinTech u otros dominios regulados de alta fiabilidad
• Sólido conocimiento de plataformas de datos y sistemas backend: modelado de datos, procesamiento de datos distribuido y orquestación de pipelines
• Experiencia práctica con el "modern data stack": procesamiento batch y streaming, orquestación y warehousing/lakehouse
• Conocimiento de pipelines de CI/CD, automatización de infraestructura y estrategias de despliegue para cargas de trabajo de datos
• Familiaridad con la observabilidad de datos (calidad de datos, métricas, registro/logging, alertas, linaje) y el monitoreo del rendimiento