Ingeniero de Software - Agregación y Enriquecimiento de Datos

Rango salarial: 40k-50k

• Experiencia con datos financieros, APIs bancarias o protocolos de open banking (PSD2).

• Experiencia con machine learning en producción. No es necesario que hayas diseñado los modelos tú mismo, pero sería un plus haber desplegado uno, haberlo servido a través de una API, haber seguido su precisión y rendimiento en tiempo de ejecución bajo tráfico real, y haberlo ajustado a medida que cambiaban los datos y las necesidades del negocio. Nuestros servicios de categorización de transacciones son un buen ejemplo de este tipo de trabajo.

• Experiencia práctica integrando modelos de lenguaje o de visión en un producto, en particular para la extracción de información estructurada de imágenes y PDFs (estados financieros, documentos contables y fiscales).

• Interés en el desarrollo de software asistido por IA y uso práctico de herramientas de codificación agénticas modernas (Claude Code o similares) a lo largo del ciclo de vida de desarrollo: explorar una base de código desconocida, prototipar, escribir y refactorizar código, revisar, probar, documentar y depurar. Lo que nos importa es el criterio que esto conlleva: saber dónde estas herramientas aceleran realmente las cosas, dónde necesitan una supervisión estrecha y cómo mantener la responsabilidad sobre lo que se entrega.

Como Software Engineer, te unirás a nuestro squad de Aggregation and Data Enrichment. El squad es responsable de las APIs principales que nuestros clientes utilizan para acceder a datos financieros agregados de instituciones de toda Europa, junto con todo lo que sucede con esos datos posteriormente: procesamiento, categorización, enriquecimiento y los pipelines que los sustentan. Nuestro alcance va mucho más allá de la capa de la API, y una buena parte de los problemas interesantes solo comienzan una vez que los datos han sido obtenidos.

El rol combina servicios web de alto tráfico con ingeniería de datos. Parte de tu tiempo se dedicará a APIs de Python en producción que atienden decenas de millones de consultas diarias, y otra parte a los pipelines que procesan y enriquecen cientos de gigabytes por lote. Todo el stack es Python.

• Diseñar, construir y ejecutar REST APIs de alto tráfico y servicios backend en Python, prestando gran atención a la latencia, el rendimiento (throughput) y la fiabilidad.

• Construir y mantener los pipelines de datos (ingesta, transformación, enriquecimiento) que sustentan nuestros servicios de categorización y enriquecimiento.

• Asumir la responsabilidad de tus servicios desde el diseño e implementación hasta el despliegue, la monitorización y el soporte en producción.

• Participar en decisiones arquitectónicas en una plataforma distribuida, orientada a eventos y multi-tenant.

• Mantener un estándar alto en cuanto a calidad de código, seguridad, rendimiento y observabilidad.

• Trabajar con el equipo de producto para convertir las necesidades de los clientes en soluciones técnicas, y con el equipo de producción en el despliegue y las operaciones.

• Eres capaz de recopilar datos, entrenar modelos, desplegarlos, analizar los resultados e iterar para mejorar las funcionalidades impulsadas por IA (realizamos clasificación con scikit-learn, pytorch)

• Experiencia práctica con pipelines de datos orquestados. Utilizamos Prefect, pero la experiencia equivalente (Airflow, Dagster y otros) nos resulta igual de valiosa.

• Familiaridad con almacenamiento analítico y data lake: ClickHouse, S3 y Parquet, o equivalentes (BigQuery, Snowflake...)

• Experiencia diseñando, construyendo y ejecutando REST APIs en Python en producción, en servicios con un tráfico significativo.

• Sólidos fundamentos de ingeniería de software: arquitectura limpia, patrones de diseño, testing, revisión de código.

• Experiencia con procesamiento asíncrono y distribuido: colas y workers, reintentos y backoff, idempotencia, semántica de al menos una vez (at-least-once).

• Buen dominio de bases de datos relacionales (utilizamos MariaDB): diseño de esquemas, indexación, optimización de consultas y migraciones.

• Eres capaz de contenerizar, desplegar, dimensionar y depurar tus propios servicios.

• Experiencia práctica con observabilidad: instrumentación con OpenTelemetry y la suite de Grafana (Prometheus, Loki, Tempo) o equivalentes.

• Prácticas de CI/CD y GitOps

• Se valorará tener experiencia con plataformas cloud, especialmente AWS (S3, IAM, EC2, EKS).

• Gran capacidad de resolución de problemas, un enfoque pragmático y la habilidad para realizar compensaciones (trade-offs) explícitas en situaciones del mundo real.

• Sentido de propiedad sobre lo que entregas y sobre cómo se comporta una vez que está en producción.