Apptegy busca un Staff Data Engineer con 8+ años de experiencia para diseñar, construir y evolucionar sistemas de datos, con foco en Snowflake y la preparación de datos para IA. El rol es remoto y de alta autonomía.
Si buscás un rol remoto con alta autonomía y querés diseñar sistemas de datos de punta, este puesto en Apptegy es para vos. Vas a trabajar con Snowflake y preparar datos para IA, impactando directamente en el futuro de la educación.
Quiénes somos En Apptegy, somos más que una empresa de tecnología; somos socios dedicados a transformar la forma en que las escuelas se comunican y dan forma al futuro de la educación. Tu trabajo aquí empoderará directamente a los distritos para compartir sus historias, involucrar a sus comunidades y celebrar el éxito de los estudiantes. Somos un equipo de personas reflexivas y de alto rendimiento comprometidas a generar un impacto tangible. Si buscas un entorno dinámico donde recibirás mentoría y recursos excepcionales para crecer profesionalmente, ven a construir con nosotros. El rol Apptegy está construyendo la plataforma de datos que impulsa la toma de decisiones en un negocio SaaS de alto crecimiento. Como nuestro Staff Data Engineer, diseñarás, construirás y evolucionarás los sistemas que mueven, transforman y sirven datos en toda la empresa, con Snowflake como el núcleo de la plataforma. Este es un rol de contribuidor individual de alto impacto y alta autonomía, reportando directamente al VP de Datos y Analítica. Operarás como el ingeniero práctico más experimentado del equipo, implementando pipelines fundamentales y primitivas de plataforma, estableciendo los estándares de ingeniería contra los cuales construye un equipo pequeño y de alto rendimiento, y elevando el listón de confiabilidad, rendimiento y costo de todo lo que entrega la plataforma de datos. La persona adecuada para este rol aporta una profunda experiencia en Snowflake, un sólido juicio de sistemas y un historial de implementación de infraestructura de datos en producción a escala. Se siente igualmente cómoda tomando decisiones pragmáticas de "construir versus comprar", escribiendo transformaciones de dbt o Coalesce en producción, optimizando almacenes de Snowflake y mentorizando a ingenieros senior a través de revisiones de diseño. Esta persona también ayudará a construir las capacidades de la plataforma que preparan nuestros datos para la IA: enriquecidos, bien modelados y lo suficientemente confiables como para soportar casos de uso de LLM, RAG y basados en agentes en toda la empresa. Qué harás Ingeniería de Plataforma y Pipelines - Diseñar, construir y poseer pipelines de datos y primitivas de plataforma de alto impacto en ingestión, almacenamiento, transformación y consumo, con Snowflake como plataforma central. - Construir y evolucionar la arquitectura medallion a través de las capas Bronze, Silver, Gold y Semántica, implementando los estándares de diseño de esquemas, nomenclatura de objetos, patrones de acceso y límites de capa en producción. - Implementar los modelos semánticos que representan entidades clave del negocio, métricas y KPIs en Snowflake y exponerlos de manera limpia a las herramientas de BI. - Liderar la ejecución de ingeniería en todo el stack de datos moderno, incluyendo la ingestión a través de Fivetran, la transformación a través de Coalesce y herramientas relacionadas, y la entrega de BI a través de Tableau, asegurando la cohesión en toda la plataforma. - Identificar y resolver problemas de rendimiento, escalabilidad y costo en Snowflake —optimización de consultas, estrategia de clustering, dimensionamiento de almacenes y gestión de almacenamiento— y codificar los patrones para que el resto del equipo pueda aplicarlos. - Construir las capacidades de la plataforma que preparan los datos para la IA, incluyendo enriquecimiento de metadatos, patrones de recuperación contextual y productos de datos curados que soportan casos de uso de LLM, RAG y agentes de IA. Confiabilidad, Gobernanza y Calidad de Datos - Implementar y hacer cumplir la gobernanza de datos en producción, incluyendo convenciones de nomenclatura, contratos de datos, manejo de PII, controles de acceso, linaje y documentación. - Construir la práctica de observabilidad de datos de extremo a extremo —monitoreo de frescura, detección de anomalías, confiabilidad de pipelines, seguimiento de SLAs y respuesta a incidentes. - Colaborar con seguridad y otras partes interesadas para garantizar que la plataforma cumpla con los requisitos de cumplimiento, riesgo y regulatorios. - Mantener la documentación técnica, diagramas de flujo de datos, registros de decisiones y diccionario de datos que mantienen la plataforma legible y duradera a medida que el equipo escala. Liderazgo Técnico - Actuar como la voz senior de ingeniería en el equipo de datos —impulsando revisiones de diseño, resolviendo ambigüedades técnicas y estableciendo los estándares contra los cuales construyen otros ingenieros. - Evaluar nuevas herramientas y plataformas y liderar decisiones de "construir versus comprar" con un análisis claro de compensaciones y una sólida justificación técnica. - Colaborar con el VP de Datos y Analítica en la ejecución de la hoja de ruta, priorización y asociaciones de plataforma con Snowflake, Tableau, Fivetran y proveedores relacionados. - Mentorizar a Ingenieros de Datos y Analistas de Datos a través de pairing, revisión de código y soporte práctico en el trabajo de implementación más difícil. - Comunicar la dirección técnica claramente a los líderes de ingeniería, partes interesadas del negocio y socios ejecutivos. Asociación Interfuncional - Colaborar con partes interesadas de toda la empresa para comprender los requisitos de datos en evolución y convertirlos en pipelines y productos de datos escalables, bien modelados y mantenibles. - Colaborar con la organización de ingeniería en general para definir contratos de datos en los límites del sistema y construir patrones de integración de datos de producto duraderos. - Trabajar en estrecha colaboración con los consumidores de BI y analítica, incluidos analistas y usuarios de Tableau, para entregar productos de datos que permitan el autoservicio, la consistencia y reduzcan la fricción ad hoc. - Colaborar con Científicos de Datos e Ingenieros de IA/ML para entregar datos bien contextualizados y listos para IA como una capacidad de plataforma, no como preparación a medida. Qué aportarás Requerido - Más de 8 años de experiencia en ingeniería de datos, ingeniería analítica o roles de ingeniería de plataforma, con un historial de implementación de infraestructura de datos en producción a nivel Staff o Principal. - Dominio experto de Snowflake, incluyendo diseño de esquemas, optimización de rendimiento, gestión de almacenes virtuales, RBAC, intercambio de datos y gobernanza de costos. - Profunda experiencia práctica con prácticas modernas de transformación de datos, incluyendo sólidos principios de diseño y experiencia en producción con Coalesce (o equivalente, por ejemplo, dbt, con la capacidad de liderar nuestra implementación de Coalesce). - Sólidos fundamentos de modelado de datos —modelado dimensional, normalización, diseño de relaciones entidad-relación y conceptos de capa semántica— aplicados en producción. - Experiencia demostrada en la construcción y operación de una arquitectura medallion o en capas a escala en múltiples dominios de negocio. - Experiencia en producción con gobernanza de datos —controles de acceso, clasificación de PII, linaje, documentación y contratos de datos. - Experiencia en la construcción u operación de una práctica de observabilidad de datos, incluyendo monitoreo de frescura, detección de anomalías, definición de SLAs y respuesta a incidentes. - Dominio experto de SQL en cargas de trabajo analíticas, con la capacidad de revisar, optimizar y mejorar patrones de consulta complejos y mentorizar a otros en lo mismo. - Excelentes habilidades de comunicación, incluyendo la capacidad de escribir diseños técnicos claros y registros de decisiones, y presentar la dirección a líderes no técnicos. - Comprensión práctica de los patrones de aplicaciones de IA empresariales, incluyendo pipelines RAG, búsqueda vectorial y frameworks de agentes, y cómo la capa de plataforma de datos soporta estos casos de uso con datos debidamente contextualizados y enriquecidos. - Familiaridad con cómo los flujos de trabajo de IA y ML consumen y dependen de las capacidades de la plataforma de datos —contexto semántico, patrones de recuperación y acceso gobernado a datos empresariales confiables. Qué te hará destacar - Experiencia en la construcción y operación de conectores tanto de entrada como de salida, junto con los patrones de observabilidad necesarios para mantener los datos moviéndose de manera confiable entre sistemas. - Experiencia práctica con Tableau como capa de consumo de BI, incluyendo cómo Tableau interactúa con las fuentes de datos y qué elecciones de implementación afectan el rendimiento, la usabilidad y la mantenibilidad a largo plazo. - Experiencia en un entorno de negocio SaaS, idealmente con exposición a dominios de datos GTM, finanzas o analítica de producto. - Familiaridad con capacidades de IA nativas de Snowflake como Cortex o características de plataforma relacionadas que soportan la recuperación contextual y experiencias de datos habilitadas por IA. - Exposición al manejo de datos no estructurados, patrones de recuperación basados en embeddings o enfoques relacionados que se cruzan con el trabajo moderno de plataformas de datos empresariales. - Experiencia previa liderando evaluaciones de herramientas o procesos de selección de proveedores para plataformas de datos, BI o herramientas de pipelines. Por qué Apptegy Únete a un equipo comprometido con tu éxito. En Apptegy, nos apasiona crear un entorno donde puedas hacer tu mejor trabajo y encontrar una verdadera satisfacción. Creemos en invertir en nuestra gente, tanto profesional como personalmente, porque tu bienestar impulsa nuestro impacto colectivo. Beneficios para empleados en EE. UU.: - Cobertura integral de seguro médico, dental, de visión y de vida. - Jubilación 401(k) con contrapartida del empleador. - Cuentas de Ahorro para la Salud (HSA) y Cuentas de Gastos Flexibles (FSA). - Reembolso de Salud Mental. - Tiempo libre remunerado ilimitado, incluyendo tiempo libre remunerado de la empresa durante la temporada navideña (diciembre). - Licencia parental y médica remunerada. Beneficios para empleados en México: - Seguro médico privado para ti y tus dependientes. - Seguro de vida. - 15 días de aguinaldo. - Vales de Despensa. - Fondo de Ahorro. - Caja de Ahorro. - Política de tiempo libre remunerado flexible. - Viaje remunerado de ida y vuelta a Little Rock, Arkansas para la incorporación. Apptegy promueve la integración reflexiva de la IA para potenciar nuestros equipos y procesos. A medida que buscamos comprender tus capacidades individuales y cómo podrías contribuir, pedimos que todas las respuestas a las preguntas de la solicitud y durante las entrevistas sean genuinamente tuyas. Por favor, abstente de usar herramientas de generación de IA, ya que nuestro objetivo es evaluar tu voz y experiencia auténticas.