Job Description

¿Quiénes somos?

En Option, creemos en un mundo donde las soluciones tecnológicas no tienen límites. Nuestra misión es transformar los desafíos en oportunidades mediante la creación de soluciones innovadoras que potencien la Aceleración Digital. Nuestro equipo es dinámico, colaborativo y apasionado por la tecnología. Únete a una organización que está redefiniendo cómo el mundo utiliza los datos y la tecnología para resolver problemas complejos.

Objetivos del Cargo

• Construir y estabilizar la plataforma de ejecución de datos sobre AWS.
• Transformar la arquitectura objetivo en componentes productivos, reutilizables y soportables.
• Garantizar que la infraestructura soporte cargas de trabajo tanto analíticas tradicionales como MLOps y LLMOps de forma escalable y eficiente.

Responsabilidades

• Implementar framework común de ingesta y procesamiento.
• Desarrollar pipelines con manejo de estado, retries, idempotencia y control de errores.
• Integrar runtimes con EventBridge, Step Functions, ECS/Fargate, S3 y DynamoDB.
• Implementar zonas raw / staging / curated y mecanismos de cuarentena.
• Documentar patrones reutilizables.
• Dntegrar los runtimes de la plataforma con Feature Stores y Data Versioning (e.g., Iceberg, Hudi) para el soporte de MLOps.

Requisitos Técnicos

• Python, SQL, integración de datos, ETL/ELT, incremental loads y observabilidad.
• AWS: ECS/Fargate, S3, DynamoDB, Step Functions, EventBridge, CloudWatch, Secrets Manager.
• Mecanismos de Feature Serving, Data Versioning (Iceberg/Hudi/Delta) y formatos de almacenamiento optimizados (Parquet/ORC) para el serving de datos a baja latencia.
• Buenas prácticas de producción y resiliencia operativa.

Formación y Experiencia

• Ingeniería Informática, Computación o similar.
• 5+ años en ingeniería de datos o plataformas de datos.
• Experiencia con Python, SQL, contenedores, ECS/Fargate, pipelines productivos y troubleshooting.
• Experiencia previa deseable en el despliegue y mantenimiento de plataformas de datos que integren componentes de ML

Habilidades necesarias

• Rigurosidad técnica, foco en producción, debugging profundo y construcción de componentes reutilizables.
• Capacidad para identificar y resolver cuellos de botella en el procesamiento de datos de alta velocidad requeridos por modelos de IA.

Entregables esperados

• Framework de ingesta, pipelines productivos, librerías comunes, manejo de errores, documentación técnica y patrones de onboarding.
• Runtimes y clústeres operativos configurados específicamente para el servicio de datos hacia modelos (Feature Serving).

¿Qué Ofrecemos?

• Participar en iniciativas de alto impacto relacionadas con analítica avanzada, automatización y modernización de plataformas de datos.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios: Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Arquitectura y negocio.
• Oportunidad de proponer y construir frameworks internos, automatizaciones y mejoras end-to-end.
• Un ambiente dinámico, moderno y orientado a la innovación continua.

Beneficios

• Option Academy — Aprendizaje continuo.
• Certificaciones con Google, AWS, Azure y más.
• Bienestar: Pausas Activas, Coaching, Tarde Libre de Cumpleaños
• Actividades de Cultura y Team Building.
• Programas de Referidos.
• Días Libres Adicionales.
• Ajuste Anual de Sueldo.
• Pago de Licencias Médicas, Bono Sala Cuna y más.