Datasite
Datasite
Datasite desarrolla software seguro para gestionar transacciones financieras complejas, incluidas fusiones y adquisiciones, reestructuraciones y captación de capital. Su plataforma de sala de datos y gestión de transacciones ayuda a los equipos del lado comprador y vendedor a organizar la diligencia debida, coordinar las actividades de las operaciones y colaborar de forma segura durante todo el ciclo de vida de la transacción. La empresa presta servicio a bancos de inversión, grupos de desarrollo corporativo, firmas de capital privado y bufetes de abogados, combinando tecnología de salas de datos con capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático para favorecer la productividad, la seguridad y el cumplimiento normativo en transacciones internacionales.

Gerente de Ingeniería, Datos de Empresas

Lidera la ingeniería y la gestión de personas para una plataforma propia de datos de empresas. Impulsa la calidad de los datos, la automatización con IA y sistemas escalables para los procesos de fusiones y adquisiciones.

Descripción

  • Liderar un área de producto de datos y asumir la responsabilidad de la entrega de ingeniería y la gestión de personas
  • Supervisar la entrega de datos y productos en términos de cobertura, actualización, calidad, rendimiento y resultados comerciales
  • Apoyar a los ingenieros mediante desarrollo profesional, planificación del crecimiento y procesos de promoción
  • Establecer prácticas de equipo para la planificación, ejecución, aseguramiento de la calidad, validación de datos y excelencia operativa
  • Representar a Ingeniería en la planificación transversal con Producto, Datos, IA, Diseño, Operaciones de Datos y equipos de atención al cliente
  • Gestionar la deuda de la plataforma, los cambios de esquema, la fiabilidad de los pipelines y el riesgo operativo
  • Convertir la estrategia de producto, datos y tecnología en planes de ejecución, trabajo accionable y resultados medibles
  • Definir la arquitectura, eliminar bloqueos del equipo y contribuir a iniciativas de datos de alto impacto
  • Construir y escalar una plataforma de datos de empresas que abarque ingesta, enriquecimiento, normalización, resolución de entidades, controles de calidad y capas de servicio
  • Mejorar la actualización, cobertura y precisión de los perfiles de empresas, datos financieros, transacciones, propiedad, firmografía e inteligencia de mercado
  • Automatizar los flujos de trabajo de datos y transformar fuentes inconsistentes en experiencias de producto fiables
  • Crear capacidades de plataforma que hagan que los datos sean más fáciles de buscar, accionables y defendibles en los procesos de desarrollo de negocio de fusiones y adquisiciones
  • Mejorar la observabilidad, la evaluación y la respuesta a incidentes en los sistemas de datos

Requisitos

  • Experiencia gestionando equipos de ingeniería que desarrollan productos intensivos en datos, conjuntos de datos propios o plataformas de datos a gran escala
  • Sólidos conocimientos prácticos de Python, SQL y servicios backend en entornos con gran volumen de datos
  • Capacidad para proporcionar dirección técnica en trabajos full-stack y de API cuando las capacidades de datos llegan al producto
  • Experiencia diseñando y operando pipelines ETL o ELT, sistemas de calidad de datos y flujos basados en colas, orientados a eventos o asíncronos
  • Comprensión sólida del modelado de datos, la resolución de entidades, la evolución de esquemas, la fiabilidad, la observabilidad, los patrones arquitectónicos y las decisiones de ingeniería
  • Experiencia con flujos de trabajo de programación asistida por IA y agentes
  • Capacidad para establecer criterios de aceptación, evaluaciones, pruebas, métricas y prácticas de revisión de código o diseño
  • Capacidad para vincular las inversiones técnicas y de datos con el valor para el cliente, la estrategia de producto y los resultados comerciales
  • Es útil estar familiarizado con Databricks, Spark, procesamiento distribuido, Kafka, Pulsar, Elasticsearch u OpenSearch, bases de datos de grafos, infraestructura de búsqueda, flujos de trabajo de datos asistidos por LLM, resolución de entidades, deduplicación, diseño de taxonomías u ontologías, modelos de datos de grafos de conocimiento, arquitecturas nativas de la nube y servicios backend escalables
  • Criterio, sentido de la responsabilidad y estilo de trabajo colaborativo demostrados
  • Capacidad para anticipar dependencias entre equipos, equilibrar el riesgo técnico y de datos, prever la capacidad, negociar el alcance, planificar por trimestres, comunicarse con partes interesadas técnicas y no técnicas, orientar la evolución arquitectónica y mejorar los procesos y los ciclos de retroalimentación sobre la calidad de los datos

Beneficios

  • Seguro médico, dental y oftalmológico
  • Plan de ahorro para la jubilación
  • Tiempo libre remunerado
  • Posible elegibilidad para bonificaciones, comisiones o horas extra cuando corresponda

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