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Pentera
Azumo
Ingeniero/a de Datos
RemotoBrasil
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PythonSQLAWSDockerGoTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Dónde encaja este puesto
Azumo crea y opera sistemas de IA en producción para empresas que van desde startups en fase inicial hasta Meta.
Estamos contratando un/a Ingeniero/a de Datos para que se encargue de la capa de la que depende todo lo demás: pipelines de ingesta y transformación, diseño de almacenamiento y data warehouse, y la infraestructura de recuperación que consultan los sistemas de IA.
El puesto es completamente remoto en Latinoamérica, alineado con el horario laboral de tu cliente.
No construirás pipelines que funcionen hasta que el esquema cambie. Azumo ha lanzado sistemas de datos en producción desde 2016, y el trabajo aquí se juzga aguas abajo: si un modelo puede entrenarse con lo que entregas, si una consulta de recuperación devuelve el pasaje correcto, si un número sobrevive a ser cuestionado por el cliente.
La organización de ingeniería de Azumo se basa en cuatro carriles. El carril de Científico/a de Datos es responsable de la pregunta y el método. El carril de Ingeniero/a de IA es responsable del comportamiento en producción. El carril de Ingeniero/a de Software es responsable de la entrega de productos aumentados por IA. Este puesto es el carril de Ingeniero/a de Datos, y es responsable de los pipelines, el almacenamiento y la capa de recuperación.
Una pregunta marca el límite: cuando el resultado es incorrecto, ¿de quién es el problema? "Los datos faltaban, estaban desactualizados o eran incorrectos en el momento en que llegaron" es tuyo. "El sistema hizo algo incorrecto con datos que eran correctos" es del Ingeniero/a de IA.
¿No es exactamente tu perfil? Consulta nuestras otras ofertas:
- Si decides qué medir y qué método responde a ello — Científico/a de Datos
- Si eres responsable de cómo se comporta un sistema de IA en producción — Ingeniero/a de IA
- Si entregas software de producto con agentes en tu cadena de herramientas — Ingeniero/a de Software Aumentado por IA
- Si has hecho todo lo anterior y has respondido directamente al cliente — Ingeniero/a de Despliegue Avanzado
Cómo trabajamos
Nuestros ingenieros construyen con IA todos los días. Claude Code, Codex y herramientas similares forman parte de la cadena de herramientas estándar aquí, no son un experimento. Ejecutamos una auditoría automatizada en toda la base de código el primer día y todos los días después, calificando los hallazgos de seguridad, coste y arquitectura por severidad con el archivo y la línea exactos, para que un equipo pequeño pueda moverse rápido sin que la calidad se degrade. Nos mantenemos neutrales en cuanto a proveedores entre modelos de OpenAI, Anthropic y de peso abierto, y ejecutamos Valkyrie, nuestra propia capa de producción, cuando una interfaz única para cualquier modelo es la decisión correcta.
Qué construirás
- Pipelines de ingesta y transformación. Ingesta por lotes y en streaming en Spark, Kafka, dbt y Airflow, con idempotencia, backfills, evolución de esquemas y datos que llegan tarde manejados por diseño en lugar de manualmente.
- Almacenamiento y modelado. Diseño de data warehouse y lakehouse en Snowflake, BigQuery, Redshift o Databricks, con particionamiento, disposición de archivos y coste de consulta tratados como decisiones de ingeniería.
- La capa de recuperación. Los pipelines de chunking, embedding e indexación que alimentan los sistemas RAG en pgvector, Pinecone, Qdrant o Azure AI Search, y los problemas de frescura, deduplicación y permisos que conllevan.
- Calidad de datos como contrato. Pruebas, expectativas, linaje y alertas. Si un pipeline es incorrecto, las personas aguas abajo deben enterarse por ti y no por el cliente.
- Datos sensibles por defecto. Clasificación de PII, enmascaramiento, acceso a nivel de fila y columna, retención y eliminación, y una pista de auditoría que resista cuando un cliente pregunte quién leyó qué.
- Operación en producción. Despliegue en contenedores en Azure o AWS, CI/CD, orquestación, observabilidad, y presupuestos explícitos de coste y tiempo de ejecución que tú controlas en lugar de descubrir después de la factura.
- Trabajo dentro del entorno del cliente. Sus repositorios, sus standups, a veces sus llamadas de clientes. Azumo tiene certificación SOC 2, el código del cliente permanece en los repositorios del cliente, y algunos encargos conllevan requisitos adicionales como HIPAA.
Sobre Azumo
Azumo es una empresa de desarrollo de software con sede en San Francisco que ha estado construyendo aplicaciones inteligentes desde 2016. Proporcionamos equipos de ingeniería de IA nearshore a organizaciones que necesitan IA en producción más rápido de lo que pueden contratar: como un equipo de ingeniería integrado, como aumento de personal de IA junto a un equipo existente, o como una construcción completa de proyectos. Nuestros ingenieros trabajan desde Latinoamérica, alineados con las zonas horarias de Estados Unidos, y han entregado para Twitter, Meta, Discovery Channel, Omnicom, UnitedHealth y CENTEGIX.
Contratamos por antigüedad y la probamos antes de que nadie se una a un equipo de cliente. Apoyamos a los ingenieros a profundizar en el stack moderno de IA, y devolvemos tiempo al trabajo de código abierto, la enseñanza comunitaria y la filantropía.
Inscríbete en azumo.com/join-our-team o escríbenos a people@azumo.com.
Requisitos básicos
- 5+ años construyendo y operando pipelines de datos en producción, con Python y SQL como tus lenguajes principales, más los fundamentos de ingeniería que lo acompañan: pruebas, revisión de código, CI/CD, Git, contenedores y orquestación.
- Profunda experiencia en el diseño y construcción de data warehouses o lakehouses, incluyendo modelado dimensional, procesamiento incremental y las compensaciones de coste y rendimiento detrás de cada elección.
- Procesamiento distribuido a escala de producción con Spark, Kafka, Flink o equivalente, incluyendo los modos de fallo que solo aparecen bajo carga.
- Orquestación como disciplina de ingeniería en lugar de un reemplazo de cron: Airflow, Dagster o Prefect, con reintentos, idempotencia y estrategia de backfill que puedas defender.
- Transformación bajo control de versiones, con pruebas y linaje: dbt o algo que hayas construido tú mismo.
- Experiencia en despliegue en la nube, preferiblemente Azure y aceptable AWS, con Docker, pipelines de CI/CD, e infraestructura como código (GitHub Actions, Terraform, o Bicep).
- Disciplina de trabajo en torno al coste, tiempo de ejecución y rendimiento de los pipelines. Puedes explicar cuánto cuesta ejecutar un pipeline y qué hiciste al respecto.
- Uso activo de herramientas de codificación asistida por IA como Claude Code, Cursor o GitHub Copilot en trabajo de entrega real.
- Inglés claro escrito y hablado, nivel C1 o superior, y la confianza para explicar un compromiso técnico directamente a un cliente.
- Título de Grado en Informática, Ciencia de Datos o un campo relacionado, o experiencia profesional equivalente.
Requisitos preferentes
- Infraestructura vectorial y de recuperación: pgvector, Pinecone, Qdrant, FAISS o Azure AI Search, y los problemas de calidad de recuperación que conllevan.
- Cargas de trabajo en streaming, en tiempo real o de alto rendimiento.
- Experiencia con servicios gestionados en la nube como Airflow, Glue, Elastic stack, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery, Azure SQL Db, EMR, Databricks.
- Experiencia previa con notebooks usando Jupyter, Google Collab o similar.
- Entrega bajo un régimen de cumplimiento como SOC 2 o HIPAA.
- Contribuciones a bibliotecas de datos de código abierto, escritura técnica publicada o participación activa en la comunidad de ingeniería de datos.
- Tiempo libre remunerado (PTO)
- Días festivos de EE. UU.
- Formación en IA
- Desarrollo de carrera mentorizado
- Reparto de beneficios
- Remuneración en $US
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