Sobre nosotros

Somos una startup Mexicana de entretenimiento deportivo, hemos construido la primera plataforma de Daily Fantasy Sports de habla hispana, y continuamos construyendo productos y creando contenido para los fanáticos de los deportes en México. Estamos respaldados por inversionistas internacionales de clase mundial (Sequoia, Kaszek, Bullpen), organizaciones deportivas (NFL) y atletas (Cristiano Ronaldo, Travis Kelce, Pau Gasol, Iker Casillas).

Draftea existe por una razón muy sencilla, pero sumamente importante, nuestra misión es elevar la pasión por el deporte. Queremos que toda persona amante de los deportes, pueda sentirse como si cada partido es la final del mundial, cada segundo en un partido es importante, y cada momento es razón de celebrar. Queremos acercar a nuestros jugadores a sus ídolos en la cancha y hacerlos partícipes del esfuerzo y pasión que dejan en la cancha.

Nuestra cultura

Construimos un producto orientado al entretenimiento de nuestros usuarios, es por esto que promovemos un entorno de trabajo donde trabajamos duro pero al mismo tiempo la pasamos bien y en donde cada persona puede trabajar con compañeros igualmente motivados y con un alto rendimiento. Creemos y confiamos en la flexibilidad horaria en donde el objetivo es la consecución de resultados es por esto que buscamos a alguien a quien le apasione el producto, la función y el reto, y que no busque simplemente otro trabajo de 9 a 5.

Somos una empresa "remote-first". Esto significa que, aunque tenemos una oficina en Ciudad de México, nuestro equipo está trabajando desde diferentes países (Perú, Colombia, Chile, Uruguay, Argentina, República Dominicana, Estados Unidos).

Objetivo de la posición

Estamos buscando un Data Product Engineer altamente motivado y talentoso para unirse a nuestro equipo de Data. El candidato ideal tendrá habilidades sólidas en desarrollo de software, aplicado tanto a la integración de nuevas fuentes de datos como al desarrollo de productos que satisfagan necesidades de negocio. Además tendrá conocimientos sólidos en plataformas cloud como AWS y Snowflake. Será responsable de junto al equipo diseñar la arquitectura para la transformación de los datos que vivan en nuestro lake-house.

Responsabilidades de la posición

• Implementar y mantener procesos de Extract & Load para asegurar la correcta ingesta de datos hacia nuestro data lake.
  
• Trabajar junto con los Analytics Engineers para desarrollar una arquitectura robusta y escalable para los pipelines de modelado de datos.
  
• Colaborar estrechamente con equipos de negocio para comprender las necesidades de datos y diseñar soluciones que apoyen la toma de decisiones estratégicas.
  
• En colaboración con el equipo diseñar, implementar mantener productos de datos que respondan a estas soluciones y puedan ser usados tanto por usuarios internos (developers o negocio) como externos (proveedores)
  
• Colaborar con el equipo de platform para asegurarse de que las soluciones se implementen siguiendo los lineamientos sobre los que se va construyendo nuestra data platform.
  

Requerimientos

• Experiencia demostrada en desarrollo de software utilizando Python
  
• Experiencia en orquestación y manejo de pipelines de datos, idealmente con Apache Airflow
  
• Conocimiento sólido en tools de datos cloud, preferentemente dentro de AWS (S3, ECS, Kinesis, Glue)
  
• Experiencia en el uso y gestión de Snowflake
  
• Habilidad en modelado de datos para diseñar y optimizar estructuras de datos

Deseables

• Experiencia en feature engineering, con el fin de colaborar con nuestro data-scientists en el desarrollo de productos con lógica predictiva
• Familiaridad con Apache Iceberg y gestión de data lakehouses
• Familiaridad con frameworks de calidad de datos (great expectations, soda, glue DQ)
• Conocimientos de IaC (infraestructura como código) utilizando Terraform