Data Engineer
Summary
Data Engineer at Max Capital (a lending-focused fintech) in Buenos Aires, evolving the company's data architecture — batch/real-time ingestion, data lake, warehouse, and pipelines — and building MCP connectors for its AI bot. Works in Python/SQL to support credit scoring, fraud detection, and recommendation models.
Descripción del puesto
En Max Capital queremos que nuestra organización tenga los datos en el centro de su estrategia. Para eso necesitamos Data Engineers que puedan manejar grandes volúmenes de datos, construir una arquitectura de datos de forma completa y escalable; y colaborar junto a los equipos de Ingeniería de software en los flujos para la creación de modelos que permitan generar recomendaciones, detectar fraude, determinar scoring de créditos, automatizar procesos, y en general, marcar el rumbo de la estrategia mediante datos!
Que vas a hacer:
- Evolucionar nuestra Arquitectura de Datos (Ingesta batch y Real Time, Data Lake, Data Warehouse, Data Science Workflows, etc.) cumpliendo con la demanda en un proceso iterativo e incremental.
- Desarrollar y mantener conectores mediante MCP (Model Context Protocol) para integrar fuentes de datos con nuestro bot de IA.
- Interactuar con áreas comerciales, áreas operativas, y data scientists interpretando problemas, y generando soluciones en distintos equipos multidisciplinarios.
- Identificar diferentes opciones de ingesta, transferencia, merge y compresión de datos.
- Orquestación de cargas de trabajo usando pipelines.
- Interactuar con los equipos de ingeniería al momento de desplegar, monitorear y mantener los modelos en producción.
- Investigar y divulgar el “estado del arte” en tecnologías de Big Data aplicados en la industria.
- Establecer las mejores prácticas de desarrollo de software a fin de asegurar procesos eficientes y automatizados.
- Asegurar la escalabilidad, calidad y flexibilidad, de manera que se pueda garantizar un rápido crecimiento.
Requisitos
Requisitos del puesto:
- Graduados de las carreras de Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación o afines.
- Experiencia en manejo de Bases de Datos.
- Experiencia en implementaciones de bases de datos relacionales y Data Warehouse.
- Desarrollo en Python, SQL
- Conocimiento intermedio del idioma inglés.
Conocimiento valorados:
- Experiencia en desarrollo y tuning de data pipelines. Airflow
- Experiencia con tecnologías como: DBT, Power BI y Apache Superset, Kubernetes, Docker.
- Desarrollo en Spark
- Experiencia con Big Data