Ingeniero/a de Datos Sénior

• Experiencia en Lakehouse con Apache Iceberg o Delta Lake.

• Familiaridad con DataHub o plataformas similares de metadatos/linaje.

• Rust. Algunos de nuestros servicios críticos en cuanto a rendimiento están escritos en este lenguaje. El interés es bienvenido; no se requiere fluidez.

• Un mandato para empezar desde cero. Serás una de las primeras contrataciones en el CDT, y la plataforma, los estándares y la cultura del equipo dependen de ti y de nosotros.

• Socios sólidos. Relaciones de trabajo estrechas con Architecture, Infrastructure, Platform y las propias mesas. No construirás datos en el vacío.

• Autonomía en tu forma de trabajar. Horario flexible, prioridad en remoto, guardia en horario comercial compartida entre el equipo.

• Un paquete salarial competitivo, con diversos beneficios.

• Un equipo que se lleva bien. Encuentros online regulares y un evento presencial anual donde todos estamos en la misma sala.

Senior Data EngineerSobre Keyrock

• Construir pipelines de streaming y batch que ingieran, normalicen y distribuyan datos de mercado, de trading y de cartera, que sean resilientes a fallos en los feeds y en los exchanges.

• Construir las herramientas de autoservicio (SDKs, patrones, plantillas, agentes de IA) para que otros equipos puedan publicar, consumir y construir sobre productos de datos sin tener que esperar por nosotros.

• Responsabilizarte de los contratos de datos y la evolución de los esquemas. Evitar que los cambios de esquema se conviertan en eventos de coordinación entre múltiples equipos.

• Diseñar el lakehouse y la capa de series temporales en torno a los patrones de consulta de los consumidores.

• Construir y evolucionar el marco de Data Governance y Data Quality: detección de feeds obsoletos, validación de esquemas, comprobaciones de rangos, escrituras idempotentes, linaje, propiedad y autorreparación.

• Construir la analítica derivada sobre la que opera el negocio: spreads entre exchanges, VWAP a profundidad, microestructura del libro de órdenes para las mesas; vistas de cartera, exposición y rendimiento para la gestión de patrimonios y activos.

• Hacer que la observabilidad, el coste y el rendimiento sean prioritarios desde el primer día.

• Tratar la infraestructura como código (Docker, Terraform, CI/CD) junto con nuestro Central Infrastructure Team.

• Trabajar de forma abierta: documentar las cosas, colaborar estrechamente con Architecture, Infrastructure, Platform y el resto de los equipos.

Las herramientas nos importan menos que tu forma de pensar ante los problemas. Dicho esto, este es el perfil de la persona que tenemos en mente.

Ingeniería y Oficio

• Más de 8 años construyendo sistemas de datos de producción en los que otras personas confían.

• Gran dominio de Python y SQL: no solo ser capaz de escribir una consulta, sino de razonar sobre lo que el motor está haciendo con ella.

• Código que sea fácil de leer, probar y borrar más tarde por otra persona.

• Sólida comprensión del modelado de datos tanto para cargas de trabajo de streaming como analíticas.

• La eficiencia, la calidad, la idempotencia y la observabilidad se toman en serio por defecto.

Diseño de Sistemas

• Has diseñado y operado sistemas de streaming en Kafka, Redpanda, MSK o Kinesis, y tienes opiniones sobre particionamiento, grupos de consumidores, offsets y registros de esquemas (schema registries).

• Has utilizado un almacén de series temporales en producción (idealmente ClickHouse; TimescaleDB, QuestDB o similares también están bien) y puedes hablar del diseño de tablas en función de los patrones de consulta.

• Has trabajado con una arquitectura lakehouse y razonas sobre el diseño de tablas, el particionamiento y la compactación como decisiones de diseño que condicionan el rendimiento de las consultas y el coste de almacenamiento.

• Construyes para la autorreparación y la idempotencia. El reprocesamiento es seguro, los reintentos no duplican la escritura y el sistema se recupera sin intervención humana.

Preparación Operativa

• Docker, Terraform y CI/CD son tu forma de trabajar, no algo de "DevOps" separado.

• Piensas en el coste y el rendimiento desde el principio.

• Instrumentas mientras construyes: los logs, las métricas y los trazos son parte del sistema desde el primer día.

• Diseñas pensando en la calidad y el gobierno de los datos desde el inicio, cubriendo contratos, validación, linaje y propiedad.

Cómo piensas y trabajas

• Razonas desde los principios básicos cuando un problema es nuevo, eres pragmático cuando no lo es, y actualizas tu visión cuando aprendes más.

• Tratas a las mesas de trading, gestión de patrimonios y activos, producto, riesgo, finanzas, cumplimiento y research como clientes de lo que construyes, y te comunicas con ellos de esa manera.

• Optimizas para obtener resultados en lugar de solo volumen de trabajo. Algo más pequeño y sencillo que se lanza y funciona es mejor que algo más grande que no lo hace.

• Asumes la responsabilidad de principio a fin: diseñar, lanzar, operar, mejorar.

• Dices lo que piensas, incluso cuando es una opinión impopular. Cambias de opinión cuando el argumento es mejor.

• Haces que las personas que te rodean sean mejores. Las revisiones son reales, los perfiles junior crecen trabajando contigo y tus compañeros quieren volver a trabajar contigo.

• Tienes curiosidad por saber cómo funcionan los mercados. La ingeniería de datos por sí sola no te mantendrá interesado aquí.

• Eres honesto sobre lo que sabes y lo que no, y rápido para cerrar esa brecha.

• Entiendes los datos de los mercados financieros: libros de órdenes, operaciones, datos de referencia, carteras, exposiciones. Crypto, TradFi o ambos son un gran plus.