Senior Full-Stack Engineer
Lago
Remoto
hace 3 meses
A convenirDirecto de la empresa
Buscamos un Ingeniero Full Stack Senior con experiencia en Python/React para unirse a Forager.ai en Buenos Aires. El rol es 100% remoto y se enfoca en el desarrollo de aplicaciones web, APIs y sistemas de datos escalables.
Aprovechá para sumarte a una empresa en crecimiento y desarrollar soluciones innovadoras como Senior Full Stack Engineer.
En Forager.ai, ofrecemos datos de fuerza laboral de primer nivel que abarcan personas, contactos, organizaciones, trabajos y señales de intención. Reconocidos por proporcionar los datos de generación de leads más actualizados y precisos del mercado, nuestras soluciones potencian plataformas de reclutamiento y ventas de vanguardia, modelos impulsados por IA, creación de audiencias personalizadas y mucho más. Con entrega fluida a través de APIs, feeds de datos e integraciones de CRM, Forager.ai garantiza que nuestros clientes accedan a los datos que necesitan, cuándo y cómo los necesitan. ¿Por qué unirte a nosotros ahora? Nunca ha habido un mejor momento para unirse a Forager.ai. Estamos experimentando un rápido crecimiento, impulsado por la creciente demanda de nuestras soluciones de datos de alta calidad. Para mantener el ritmo, estamos mejorando la forma en que entregamos valor a nuestros clientes desarrollando nuevas funciones, integraciones e infraestructura escalable. Buscamos un Ingeniero Senior Full Stack para ayudar a impulsar la evolución de nuestra plataforma, construyendo aplicaciones web robustas, APIs y sistemas de datos que potencian nuestros productos. Sé parte de una fase emocionante de innovación y ayuda a lanzar productos de datos innovadores en su próximo capítulo de éxito. Este rol es una oportunidad global que requiere una superposición de 4 horas con la Hora de Montaña de EE. UU. ¿Qué construirás? - Construir y operar los sistemas que entregan los datos de personas y organizaciones de Forager.ai a los clientes de la plataforma a escala: aplicaciones orientadas al cliente, pipelines de datos a gran escala e infraestructura de búsqueda. Estas son las superficies con las que ganamos concursos competitivos y retenemos clientes, la base de nuestro "Cinturón de Campeonato de Calidad de Datos". - APIs de enriquecimiento en tiempo real: búsqueda de personas/organizaciones, datos de contacto, búsqueda inversa para plataformas de cascada. La tasa de coincidencia, la latencia y la frescura impulsan las renovaciones. - Entrega de feeds de datos masivos: mantener el servicio Snowflake que entrega miles de millones de puntos de datos diariamente a los clientes de Data Feed. - Infraestructura de búsqueda Elasticsearch: indexación, diseño de consultas, ajuste de relevancia y escalado de clústeres para APIs de búsqueda y filtrado de personas/empresas. - Pipelines ETL: workers, colas de tareas y transformaciones que mueven datos a APIs y exportaciones de feeds. - Aplicación web orientada al cliente y experiencia del desarrollador: aplicación React/TypeScript, documentación, flujos de incorporación y superficies de autoservicio. - Cumplimiento y observabilidad: pruebas de origen de datos, manejo de GDPR/PII y métricas de tablero para cada dimensión de Calidad de Datos. Responsabilidades principales: Producto y desarrollo de aplicaciones - Construir y mantener la aplicación web de Forager para clientes (React, TypeScript, Django/Python). - Implementar y mantener APIs RESTful para integraciones, feeds y flujos de trabajo de clientes de la plataforma. - Desarrollar servicios backend escalables (workers, colas de tareas, pipelines de datos) que mantengan predecibles los ciclos de actualización y altas tasas de llenado. - Participar activamente en la planificación del producto; ayudar a dar forma a qué funciones tienen el mayor impacto en el cliente. Búsqueda, capa de datos y ETL - Construir y operar índices Elasticsearch para la búsqueda de personas/empresas: esquema, ingesta, relevancia, escalado. - Diseñar y operar aplicaciones ETL que mueven datos a almacenes buscables, feeds y data warehouses (Snowflake, S3). - Optimizar PostgreSQL: rendimiento de consultas, indexación, utilización de caché. - Impulsar mejoras medibles en latencia, tiempo de actividad, tasa de errores y escalabilidad. DevOps e infraestructura - Ser propietario de la infraestructura AWS del día a día (ECS, S3, etc.) junto con DevOps. - Operar CI/CD, observabilidad (Grafana, CloudWatch, Sentry) y respuesta on-call para las superficies que construyes. - Compartir el mantenimiento de la infraestructura de rastreo con el equipo. Colaboración y calidad - Revisión de código con altos estándares de legibilidad, seguridad y rendimiento. - Escribir pruebas unitarias, de integración y E2E: la confiabilidad de las pruebas es un contribuyente a la calidad, no una sobrecarga. - Documentar funciones, arquitectura y contratos de API; una excelente documentación para desarrolladores es cómo nuestros clientes tienen éxito. Experiencia requerida: - Más de 5 años construyendo y operando aplicaciones web y APIs en producción. - Fuerte dominio de Python / Django y React / TypeScript. - Experiencia práctica operando Elasticsearch a escala: diseño de esquemas, ajuste de consultas, gestión de clústeres. - Experiencia en producción con PostgreSQL, Redis y sistemas de tareas asíncronas (Celery / RabbitMQ o equivalente). - Trayectoria demostrada en la construcción y operación de pipelines ETL que mueven volúmenes de datos significativos de manera confiable. - Comodidad con AWS (ECS, S3, CloudWatch) y pipelines CI/CD (GitHub Actions o equivalente). - Experiencia operando servicios en producción: observabilidad, on-call, respuesta a incidentes. - Sólida comunicación escrita; comodidad al asumir la documentación como un entregable. Flujos de trabajo de IA y Agentes (Requerido) Esto no es negociable. Debes demostrar fluidez sólida y práctica con: - Herramientas de codificación de IA (Claude Code, Cursor, Copilot o equivalente) utilizadas diariamente para implementación, refactorización y revisión de código. - Flujos de trabajo de agentes: diseñar, orquestar y depurar pipelines de agentes de varios pasos (por ejemplo, ciclos de investigación → planificar → implementar → verificar, integración de servidores MCP, diseño de uso de herramientas). - Juicio sobre dónde la IA ayuda vs. perjudica: saber cuándo delegar a un agente, cuándo escribir el código tú mismo y cómo mantener un agente en el camino para el trabajo de producción. - Evaluamos esto en entrevistas con ejercicios en vivo. Los candidatos sin experiencia demostrable en flujos de trabajo de agentes no serán considerados. Nice to have: - Experiencia con Snowflake u otros data warehouses. - Experiencia en productos de datos B2B: enriquecimiento, datos de contacto, datos de empresas, búsqueda/descubrimiento. - Experiencia con web crawling, origen de datos o sistemas de ingesta a gran escala. - Contribuciones de código abierto o escritura técnica pública. - Cultura remota primero. - PTO ilimitado. - Paquete competitivo de salario y beneficios. - Trabaja en un entorno rápido, colaborativo y de apoyo. - Oportunidad de crecer y avanzar en tu carrera. - Oportunidad de estar en la planta baja de una startup de rápido crecimiento.