Senior Software Engineer

Senior Software Engineer – (Big Data)

GENERALIDADES

El objetivo de esta búsqueda es resolver problemas estructurales de calidad técnica y deuda de diseño. Por ello, el criterio de selección no se limita a un inventario de tecnologías: buscamos ingenieros de software con pensamiento crítico, sentido común y mentalidad de producto.

* Perfil Buscado: Profesionales analíticos que cuestionen requerimientos ambiguos, propongan alternativas constructivas, debatan abiertamente las directivas del Arquitecto cuando detecten riesgos de diseño o sobreingeniería, y demuestren rigurosidad en refactorización y pruebas.
* Criterio de Descarte Inmediato: Perfiles "autómatas" o ejecutores pasivos que se limitan a picar código según un ticket de Jira sin entender el impacto sistémico, la experiencia del usuario ni la mantenibilidad a largo plazo.

Misión del Rol

Diseñar, optimizar y refactorizar componentes críticos de procesamiento y análisis masivo de datos, asegurando rendimiento, estabilidad y precisión algorítmica sin incurrir en sobrecostos operativos.

Responsabilidades Clave

* Construir y refactorizar pipelines de ingestión y procesamiento de datos de gran escala (streaming y batch).
* Optimizar el uso de memoria, concurrencia y latencia en algoritmos analíticos sobre grandes volúmenes de información.
* Evaluar y diseñar estructuras de persistencia analítica (bases columnares, motores NoSQL o time-series).
* Analizar trade-offs arquitectónicos y cuestionar activamente diseños de pipelines que introduzcan complejidad innecesaria.

Requisitos Técnicos

* \+5 años de experiencia en desarrollo backend con foco en sistemas intensivos en datos (data-intensive applications).
* Dominio en arquitecturas distribuidas para procesamiento de datos (ej. Apache Spark, Kafka, Flink o suite analítica de AWS: Kinesis, Glue, EMR, Redshift).
* Manejo avanzado de profiling, optimización de consultas y resolución de cuellos de botella en memoria/CPU.
* Conocimiento sólido en patrones de diseño, testing automatizado de pipelines de datos y principios de Clean Code.

Habilidades Blandas y Mentalidad

* Sentido Común y Costo-Eficiencia: Criterio para diferenciar cuándo un problema requiere un clúster distribuido complejo y cuándo se resuelve con una optimización algorítmica eficiente y económica.
* Pensamiento Crítico: Proactividad para advertir inconsistencias en los datos o fallas de diseño en los contratos de ingestión antes de que lleguen a producción.
* Organización Metódica: Rigor en la trazabilidad, observabilidad y reproducibilidad de los procesamientos analíticos.