Líder de Ingeniería de Datos Fundacionales - Evinova

Evinova busca un/a apasionado/a y experimentado/a Data Foundation Engineering Lead para liderar la transformación de nuestra base de datos a nivel de plataforma, permitiendo que nuestros productos, la ciencia de datos y los agentes ofrezcan capacidades líderes en su categoría. Únete a nosotros para aprovechar la tecnología de vanguardia, los datos y la IA para revolucionar las ciencias de la vida y mejorar miles de millones de vidas en todo el mundo.

En este papel fundamental, diseñarás, implementarás y optimizarás una infraestructura de data lakehouse robusta basada en la nube y marcos operativos que permitan una innovación rápida y ofrezcan una fiabilidad excepcional del sistema. Serás uno de los ingenieros de mayor nivel dentro del equipo; se espera que seas práctico (hands-on), guíes y seas mentor del equipo. Deberás compartir tu experiencia en infraestructura de datos en la nube, automatización y mejores prácticas con toda la organización de Evinova.

• AWS Data Services: Experiencia práctica profunda con Lake Formation, Glue (ETL + Catalogue + Schema Registry), Athena y al menos uno de EMR/ Redshift Serverless. Entiendes cómo se componen, no solo cómo funciona cada uno de forma aislada.

• Open Table Formats: Experiencia en producción con S3 Tables, Apache Iceberg (preferible) o Delta Lake. Entiendes la evolución de particiones, la evolución de esquemas, el time travel y la compactación, y cuándo es importante cada uno.

• Streaming: Construcción de pipelines de streaming en producción con Kinesis Data Streams o MSK. Comodidad con la semántica de exactly-once, windowing, llegada tardía de datos (late-arriving data) y contrapresión (backpressure).

• Infrastructure as Code: AWS CDK (TypeScript) o CloudFormation. Defines la infraestructura mediante código, no en la consola. Se espera CI/CD para pipelines de datos; actualmente utilizamos GitHub Actions y algo de Terraform.

• Data Modelling: Capacidad para diseñar modelos dimensionales, esquemas de eventos y dimensiones de cambio lento (slowly changing dimensions). Comprensión de las compensaciones entre el almacenamiento normalizado y desnormalizado para diferentes patrones de acceso.

• Governance and Security: Experiencia práctica implementando seguridad a nivel de columna, filtrado a nivel de fila o control de acceso basado en etiquetas. Entiende cómo la clasificación de datos impulsa las políticas.

• Python or Spark: Para lógica de ETL, extracción de características y validación de calidad de datos. PySpark o Spark Scala para transformaciones distribuidas.

• AI & Machine Learning: La exposición a herramientas y frameworks de IA es un plus.

• Mentorship & Leadership: Mentorizar y guiar a ingenieros junior y de nivel medio, fomentando una cultura de aprendizaje y colaboración. Proporcionar liderazgo técnico en la adopción de herramientas, patrones y mejores prácticas de automatización.

• Collaboration: Colaborar con equipos multidisciplinares, incluyendo gestión de producto y seguridad, para alinear las estrategias de la base de datos con los objetivos de negocio y garantizar flujos de trabajo operativos y de desarrollo cohesivos.

• Visión global:Capacidad para comprender la dirección estratégica y ayudar a arquitectar iniciativas más pequeñas teniendo esa dirección en mente.

• Mentor y líder:Disfruta orientando a los miembros del equipo y fomentando una cultura de equipo colaborativa e impulsada por la innovación.

• Organizado y adaptable:Capacidad para gestionar múltiples prioridades y prosperar en un entorno de ritmo acelerado.

• Innovador:Pasión por aprovechar la tecnología para resolver problemas complejos y mejorar la eficiencia.

• Centrado en el cliente:Dedicado a construir infraestructuras que aporten un valor empresarial y para el cliente que sea mensurable.

Cuando reunimos a equipos inesperados en una misma sala, desatamos un pensamiento audaz con el poder de inspirar medicamentos que cambian vidas. El trabajo presencial nos ofrece la plataforma que necesitamos para conectar, trabajar con rapidez y desafiar percepciones. Por eso trabajamos, de media, un mínimo de tres días por semana desde la oficina. Pero eso no significa que no seamos flexibles. Equilibramos la expectativa de estar en la oficina respetando la flexibilidad individual. Únete a nuestro mundo único y ambicioso.

¿Estás listo/a para marcar la diferencia?