Data Engineer / Data Platform Engineer
Sobre Shorta
- Shorta App está construyendo productos AI-native y una plataforma de streaming mobile-first donde los datos son una pieza central para entender usuarios, producto y crecimiento.Buscamos personas que quieran construir tecnología desde cero en una startup de altísima intensidad y ambición, definiendo las bases sobre las que crecerá todo el ecosistema de datos de Shorta.
El rol
Buscamos un/a Data Engineer que sea dueño/a del diseño y evolución del sistema de datos de Shorta de punta a punta.
El desafío principal será definir cómo capturamos, almacenamos, procesamos y gobernamos los datos: desde los eventos generados por la app hasta las métricas de negocio que guían decisiones de producto, growth y revenue.
Buscamos alguien que no solo implemente pipelines, sino que pueda diseñar arquitectura, establecer estándares y construir las bases de un equipo de datos escalable.
Más que experiencia con una herramienta específica, buscamos capacidad de diseño, criterio técnico y autonomía para tomar decisiones de arquitectura.
Responsabilidades
- Diseñar la arquitectura de datos end-to-end de Shorta.
- Definir modelos de datos, convenciones y estándares de ingeniería.
- Diseñar arquitectura medallion (bronze/silver/gold) y contratos entre capas.
- Definir estrategias para datos en tiempo real vs históricos.
- Diseñar la estrategia de almacenamiento y procesamiento:
- datos calientes (baja latencia / analytics)
- datos fríos (histórico / archivado)
- Establecer estándares de calidad e integridad de datos:
- validaciones
- contratos de esquema
- linaje
- manejo de eventos append-only
- Diseñar modelos de datos para dominios clave:
- suscripciones
- ingresos
- churn
- atribución
- métricas de producto
- Crear una fuente de verdad confiable para producto, growth y negocio.
- Definir la estrategia de gobernanza de datos:
- ownership de datasets
- catálogo
- permisos
- manejo de PII
- Diseñar estrategias de Disaster Recovery:
- backups
- recuperación
- RPO/RTO
- Tomar decisiones tecnológicas y documentar trade-offs.
Skills clave
- Experiencia diseñando arquitecturas de datos en producción.
- Sólido conocimiento de modelado de datos:
- dimensional modeling
- event-driven data
- medallion architecture
- Experiencia trabajando con:
- PostgreSQL
- warehouses analíticos
- bases columnares / tiempo real (Tinybird, ClickHouse o similares)
- Experiencia diseñando pipelines de datos.
- Conocimiento de procesamiento de eventos y streaming:
- Kafka o tecnologías similares
- Capacidad para definir estándares técnicos y documentación clara.
- Experiencia con ML/AI en producción:
- inferencia
- evaluación de calidad
- integración de modelos
Suma muchísimo
- Haber trabajado con productos con alto volumen de eventos.
- Experiencia en streaming, media o productos consumer.
- Experiencia con gobernanza de datos:
- PII
- compliance
- control de acceso
- Experiencia con herramientas de analytics de producto como PostHog.
- Haber construido sistemas de datos desde cero.
Qué tipo de personas encajan bien acá
Personas que:
- disfruten diseñar sistemas desde cero.
- piensen en arquitectura antes que solamente ejecución.
- tengan criterio para elegir tecnologías y explicar por qué.
- sean autónomas y tomen ownership.
- disfruten trabajar cerca de producto y negocio.
- sean curiosas y estén constantemente aprendiendo.
Qué probablemente NO encaje
- Perfil que solo haya mantenido pipelines existentes.
- Personas que necesiten una arquitectura ya definida para ejecutar.
- Ingenieros/as que prefieran trabajar únicamente sobre tickets.
- Perfiles muy especializados en una herramienta pero sin visión de sistema.
Modalidad & compensación
- Modalidad contractor en USD.
- Stock options.
- 3 semanas de vacaciones por año (sin descuento sobre el fee mensual).
- Híbrido en HIT (Dorrego/Libertador, Buenos Aires).
- Idealmente 2-3 veces por semana presencial.
