Embedded Python Data & Automation Engineer

Ingeniero Embebido de Datos y Automatización con Python – Data Pipelines, APIs y Automatización | Puesto Remoto

**Tipo de puesto:** Full-Time, Remoto

**Horario de trabajo:** Solapamiento significativo con el horario comercial de EE. UU.

**Sobre el rol:**

En Pavago, uno de nuestros clientes está contratando a un Ingeniero Embebido de Datos y Automatización con Python con experiencia para que se haga cargo de un entorno Python existente, mantenga sistemas de producción, mejore pipelines de datos y automatizaciones, y desarrolle herramientas e integraciones internas prácticas. Este es un rol de ingeniería práctico con un enfoque inicial importante en la transición del sistema y la transferencia de conocimiento.

Trabajarás en estrecha colaboración con un programador saliente para comprender la base de código Python existente, los flujos de trabajo de producción, las integraciones, las dependencias y las automatizaciones antes de asumir la propiedad del entorno. A medida que la transición progrese, tu enfoque se centrará en mejorar la confiabilidad, reducir la deuda técnica, expandir las automatizaciones, fortalecer las integraciones y construir nuevas herramientas internas basadas en las necesidades del negocio.

Si te sientes cómodo heredando una base de código existente, solucionando problemas de sistemas de producción y haciéndolos gradualmente más confiables y mantenibles, este rol es una excelente opción.

**Lo que gestionarás:**

• **Transición del sistema y propiedad técnica:**
• Seguir al programador saliente y absorber el conocimiento crítico del sistema.
• Asumir la propiedad de la base de código Python existente.
• Comprender lo existente:
• Aplicaciones
• Pipelines de datos
• Automatizaciones programadas
• APIs e integraciones
• Dependencias
• Flujos de trabajo de implementación
• Identificar procesos y dependencias de sistemas no documentados.
• Documentar el conocimiento crítico durante el proceso de traspaso.
• Desarrollar suficiente contexto técnico para mantener y extender el entorno de forma independiente.
• Asegurar una transición fluida con una interrupción mínima de los sistemas de producción.

• **Soporte y mantenimiento de producción:**
• Solucionar problemas de producción en vivo.
• Mantener aplicaciones, scripts y procesos automatizados existentes.
• Investigar fallos y comportamientos inesperados del sistema.
• Identificar causas raíz e implementar soluciones confiables.
• Monitorear la estabilidad del sistema y los problemas técnicos recurrentes.
• Señalar riesgos técnicos de manera temprana.
• Priorizar la confiabilidad al modificar sistemas de producción existentes.

• **Pipelines de datos y automatización:**
• Mantener, depurar y mejorar los pipelines de datos de producción.
• Monitorear las automatizaciones programadas e investigar fallos.
• Mejorar la confiabilidad y mantenibilidad de los pipelines.
• Construir nuevas automatizaciones basadas en los requisitos del negocio.
• Reducir procesos manuales repetitivos a través de soluciones de ingeniería prácticas.
• Identificar oportunidades para mejorar los flujos de trabajo automatizados existentes.
• Asegurar que los trabajos y pipelines críticos continúen operando de manera confiable.

• **APIs e integraciones:**
• Mantener y extender APIs existentes e integraciones de terceros.
• Trabajar con:
• APIs
• Flujos de autenticación
• Webhooks
• Servicios de terceros
• Solucionar problemas de integración y autenticación.
• Mantener un intercambio de datos confiable entre sistemas.
• Extender integraciones según evolucionen los requisitos del negocio.
• Documentar la lógica de integración y las dependencias.

• **Deuda técnica y confiabilidad del sistema:**
• Identificar:
• Sistemas frágiles
• Dependencias no documentadas
• Riesgos técnicos
• Cuellos de botella de mantenimiento
• Priorizar la deuda técnica según el impacto operativo.
• Refactorizar y mejorar sistemas existentes con el tiempo.
• Reducir la complejidad innecesaria donde sea apropiado.
• Fortalecer la confiabilidad del sistema sin interrumpir la producción.
• Señalar áreas donde la arquitectura existente podría crear riesgos operativos futuros.

• **Documentación y gestión del conocimiento:**
• Crear y mantener:
• Documentación técnica
• Diagramas de flujo de trabajo
• Mapas de dependencias
• Procedimientos operativos
• Documentar sistemas a medida que los aprendes y modificas.
• Mantener la documentación técnica actualizada a medida que evolucionan los flujos de trabajo.
• Asegurar que el conocimiento crítico del sistema no dependa de una sola persona.
• Facilitar la solución de problemas y el desarrollo futuro a través de una documentación clara.

• **Herramientas internas y desarrollo:**
• Construir herramientas de automatización prácticas y software interno basado en las necesidades del negocio.
• Traducir requisitos operativos en soluciones técnicas.
• Definir el alcance de nuevas herramientas internas con los stakeholders del cliente.
• Extender sistemas existentes cuando sea apropiado.
• Equilibrar el nuevo desarrollo con el soporte y mantenimiento de producción.
• Construir soluciones que mejoren la eficiencia operativa y reduzcan el trabajo manual.

• **Prácticas de ingeniería:**
• Usar Git y pull requests para control de versiones y revisión de código.
• Escribir y mantener pruebas automatizadas cuando sea apropiado.
• Mantener changelogs claros.
• Usar flujos de trabajo de implementación por etapas.
• Probar cambios antes de liberarlos en producción.
• Seguir prácticas de ingeniería disciplinadas mientras se trabaja dentro de un entorno existente.

**Requisitos:**

• Más de 3 años de experiencia profesional con Python en un entorno centrado en datos.
• Experiencia en la construcción o mantenimiento de pipelines de datos y automatizaciones de producción.
• Fuerte experiencia con:
• APIs
• Integraciones de terceros
• Autenticación
• Webhooks
• Experiencia trabajando con una base de código existente o heredada.
• Conocimiento práctico de SQL y bases de datos relacionales.
• Familiaridad con:
• Git
• Pull requests
• Pruebas automatizadas
• Flujos de trabajo de implementación
• Fuertes habilidades de resolución de problemas y analíticas.
• Fuertes habilidades de comunicación escrita en inglés.
• Fuertes habilidades de documentación técnica.
• Capacidad para comprender sistemas y código desconocidos de forma independiente.
• Capacidad para trabajar con un solapamiento significativo con el horario comercial de EE. UU.

**Deseable:**

• Experiencia asumiendo la propiedad de sistemas previamente mantenidos por otro ingeniero.
• Experiencia mejorando o modernizando entornos Python heredados.
• Experiencia desarrollando herramientas de negocio internas.
• Experiencia con trabajos programados y flujos de trabajo de automatización.
• Fuerte comprensión de la confiabilidad de los pipelines de datos.
• Experiencia con implementaciones de producción por etapas.
• Experiencia trabajando directamente con stakeholders de negocio para definir el alcance de soluciones técnicas.

**Herramientas y tecnología:**

Python | SQL | Bases de datos relacionales | APIs | Webhooks | Autenticación | Git | Pull Requests | Pruebas automatizadas | Pipelines de datos | Automatización | Implementaciones por etapas | Slack

**Qué te hace un buen candidato:**

Probablemente prosperarás en este rol si

• Te sientes cómodo heredando y comprendiendo el código de otra persona.
• Puedes navegar por un entorno de producción desconocido de manera metódica.
• Solucionas problemas técnicos en lugar de simplemente parchear síntomas.
• Disfrutas construyendo automatizaciones que eliminan el trabajo repetitivo.
• Comprendes cómo funcionan juntos los pipelines de datos, las APIs, las bases de datos y las integraciones.
• Documentas sistemas mientras trabajas.
• Identificas sistemas frágiles y riesgos técnicos antes de que se conviertan en problemas importantes.
• Comunicas problemas técnicos con claridad y planteas inquietudes de manera temprana.
• Puedes equilibrar el mantenimiento de producción con el nuevo desarrollo.
• Prefieres probar y realizar lanzamientos por etapas en lugar de realizar cambios no verificados en producción.
• Asumes la propiedad de los sistemas desde la identificación del problema hasta la resolución.

**Un día típico:**

Tu día puede comenzar revisando las automatizaciones nocturnas y analizando cualquier problema de producción abierto. Dedicarás bloques de tiempo enfocados a trabajar en el entorno existente: leyendo código Python, ejecutando pruebas, rastreando integraciones, solucionando problemas de pipelines de datos y cubriendo lagunas de documentación. Al principio del compromiso, una parte significativa de tu tiempo se dedicará a sesiones de traspaso con el programador saliente. A medida que la transición madure, ese tiempo se dedicará cada vez más a nuevo desarrollo, incluida la construcción de automatizaciones, la mejora de la confiabilidad de los pipelines y la definición del alcance de herramientas internas con el cliente.

Te comunicarás principalmente a través de Slack y participarás en sesiones de planificación y reuniones de seguimiento que se alineen con el horario comercial de EE. UU. Se espera que señales problemas de manera temprana, documentes a medida que avanzas y envíes cambios a través de staging en lugar de directamente a producción.

En resumen: asumes la propiedad de un entorno Python existente, mantienes en funcionamiento los sistemas críticos y mejoras progresivamente los pipelines, automatizaciones, integraciones y herramientas internas de los que depende el negocio.

**Métricas clave de éxito:**

• Transferencia de conocimiento fluida del programador existente.
• Sistemas de producción estables y confiables.
• Ejecución exitosa de automatizaciones programadas.
• Reducción de fallos recurrentes en pipelines e integraciones.
• Identificación y resolución más rápidas de problemas de producción.
• Mejora de la cobertura de documentación técnica.
• Reducción de dependencias frágiles o no documentadas.
• APIs e integraciones de terceros confiables.
• Uso consistente de prácticas de pruebas y despliegue por etapas.
• Entrega exitosa de nuevas automatizaciones y herramientas internas.

**Por qué este rol se destaca:**

• Propiedad directa de un entorno Python de producción establecido.
• Trabajo práctico en Python, SQL, pipelines de datos, APIs, integraciones y automatización.
• Responsabilidad significativa desde el principio a través de un traspaso técnico estructurado.
• Equilibrio entre ingeniería de producción y nuevo desarrollo.
• Oportunidad de reducir la deuda técnica y mejorar las prácticas de ingeniería.
• Colaboración directa con stakeholders del cliente.
• Entorno de trabajo totalmente remoto.
• Oportunidades de crecimiento profesional hacia:
• Ingeniero Python Senior
• Ingeniero de Datos
• Ingeniero de Automatización
• Líder Técnico
• Liderazgo en Ingeniería de Datos y Automatización

**Proceso de entrevista:**

1. Solicitud inicial

2. Spark Hire One-Way Video Interview

3. Videoentrevista de selección

4. Entrevista con el cliente

5. Oferta

**Spark Hire Video Interview – Requerido:**

Como parte del proceso de solicitud, se requiere que todos los candidatos completen una entrevista de video unidireccional a través de Spark Hire. Después de completar el primer paso de tu solicitud, recibirás una invitación por correo electrónico de Spark Hire con instrucciones para grabar y enviar tus respuestas en video. La finalización de la entrevista de video de Spark Hire es necesaria para ser considerado para la siguiente etapa. Por favor, revisa tu bandeja de entrada, así como tu carpeta de spam o correo no deseado para la invitación.

**Postúlate ahora:**

Si eres un Ingeniero Python, Ingeniero de Datos o Ingeniero de Automatización con experiencia práctica en el mantenimiento de pipelines de producción, APIs, integraciones y bases de código existentes, nos encantaría saber de ti. Postúlate hoy y asume la propiedad de los sistemas Python, pipelines de datos, automatizaciones e integraciones que respaldan las operaciones comerciales críticas.

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