Ingeniero de datos líder tecnológico

¿Qué hace que Cloudbeds sea único?

En Cloudbeds, no solo creamos software, sino que transformamos la hotelería. Nuestra plataforma impulsa hoteles en 150 países y procesa miles de millones de reservas anualmente. Desde propiedades boutique hasta grandes grupos hoteleros, ayudamos a los hoteleros a transformar sus operaciones y mejorar su estrategia comercial a través de una plataforma unificada que se integra con cientos de socios. Y lo hacemos con un equipo completamente remoto. Imagínese trabajar junto a innovadores globales para crear soluciones basadas en inteligencia artificial que resuelvan los mayores desafíos de los hoteleros. Desde nuestra fundación en 2012, hemos sido reconocidos continuamente por nuestra excelencia; más recientemente obtuvimos los máximos honores en los HotelTechAwards 2026 al Mejor Software de Gestión Hotelera y aterrizamos nuevamente en Technology Fast 500 de Deloitte, pero apenas estamos comenzando.

Nuestro equipo de análisis de datos y BI:

Somos un equipo pequeño, senior y totalmente remoto que ejecuta análisis para toda la empresa en Snowflake, dbt, Matillion y Sigma. Nos movemos rápido y enviamos cosas que la gente usa a diario. Lo que nos falta es una voz técnica de alto nivel para tomar las decisiones fundamentales (arquitectura, plataforma, gobernanza, operaciones de aprendizaje automático) para que la velocidad se acumule en lugar de acumular deuda. Ésa es esta función, y tiene una libertad inusual para decidir cómo debería funcionar la plataforma.

Cómo generará un impacto:

Como nuestro ingeniero de datos líder tecnológico y arquitecto de datos, usted dará forma a la dirección técnica, los estándares arquitectónicos y la gobernanza de datos de nuestra plataforma principal de análisis de datos. Este es un rol de liderazgo práctico: actuará como nuestro arquitecto de datos, siendo propietario del modelado de datos físicos y lógicos, el diseño del almacén y la curación en capas (puesta en escena → intermedio → mercado), mientras se desempeña como nuestro líder técnico de ingeniería de datos.

Ayudará a modernizar continuamente nuestra pila tecnológica, elevando nuestra disciplina de ingeniería de software en todos nuestros canales de datos (DataOps/CI-CD), optimizando el rendimiento y los costos informáticos, impulsando los flujos de trabajo de MLOps y reforzando los estándares de seguridad y calidad de los datos. Fundamentalmente, impulsará nuestras iniciativas de preparación para la IA: diseñará las capas semánticas, las estructuras de datos y los patrones de acceso necesarios para que nuestros datos sean fluidos y confiables para los agentes de IA y los flujos de trabajo automatizados. Servirá como ancla técnica para un talentoso equipo de ingenieros analíticos, colaborando estrechamente con ingeniería, infraestructura, ciencia de datos/ML y partes interesadas comerciales para garantizar que nuestro ecosistema de datos sea confiable, escalable y listo para el negocio.

Lo que aportas al equipo:

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Propiedad de modelado y arquitectura de datos: configure y evolucione nuestra arquitectura de datos en la nube en Snowflake. Diseño propio de modelos de datos en productos y mercados de datos, implementando modelos dimensionales flexibles (Esquemas en estrella, SCD, dimensiones conformadas) y documentando decisiones a través de Registros de decisiones de arquitectura (ADR).

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Competencia en ingeniería de datos: lidere el diseño y la ejecución de extremo a extremo de canalizaciones de datos: posesión de ingesta, integraciones de API, conectores personalizados, procesos ELT/ETL y orquestación de canalizaciones.

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Integración de DataOps y CI/CD: aproveche nuestros flujos de trabajo existentes de Git, CI/CD y Jira incorporando una disciplina de datos especializada, como pruebas dbt automatizadas en solicitudes de extracción, aislamiento del entorno, administración automatizada de credenciales y estándares de implementación de datos.

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Estrategia de gobernanza y observabilidad: aprovechar y perfeccionar las bases iniciales de nuestro modelo de gobernanza. Evalúe, seleccione e implemente soluciones escalables de catálogo de datos y observabilidad de datos para rastrear el linaje de datos, garantizar la actualización, monitorear la integridad y automatizar las alertas de fallas.

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Eficiencia de la plataforma y control de costos: ajuste continuamente el rendimiento de las consultas, la agrupación en clústeres y el tamaño del almacén de Snowflake para optimizar los tiempos de ejecución y el gasto en computación.

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Tutoría técnica y liderazgo ágil: aumente la eficacia técnica de los ingenieros analíticos dentro de nuestro marco de planificación ágil a través de orientación arquitectónica, revisiones de diseño y desafíos constructivos.

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Modernización de la pila y evolución de la arquitectura: evalúe continuamente nuevas herramientas, marcos y patrones de arquitectura para modernizar, optimizar y agregar flexibilidad a nuestra pila de datos.

Lo que te prepara para el éxito:

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Experiencia práctica senior: trayectoria comprobada como ingeniero de datos senior, arquitecto de datos o líder tecnológico en entornos de datos en la nube.

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Preparación de agentes e inteligencia artificial: exposición a la preparación de estructuras de datos, modelos semánticos, almacenes de funciones y capas de acceso/API para agentes de inteligencia artificial, canales de aprendizaje automático y flujos de trabajo de LLM automatizados.

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Dominio de Snowflake y dbt: profunda experiencia práctica en administración, ajuste y modelado en Snowflake, junto con dominio avanzado de dbt (macros, modelos incrementales, pruebas personalizadas, paquetes y pruebas de CI/CD nativas de dbt).

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Habilidades avanzadas de SQL y Python: Habilidades expertas en SQL analítico (ajuste del plan de ejecución de consultas, funciones de ventana, CTE) y sólido dominio de Python para canalizaciones de datos, secuencias de comandos y flujos de trabajo MLOps.

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Evaluación de herramientas y orquestación: experiencia práctica con motores de ingesta y orquestación (por ejemplo, Matillion, Apache Airflow, Prefect, Dagster, Fivetran), con una gran capacidad para evaluar las compensaciones arquitectónicas, el rendimiento y los costos al seleccionar o migrar plataformas.

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Disciplina de ingeniería de software y operaciones de datos: experiencia operando con canalizaciones activas de Git y CI/CD, con un historial de ampliación de estos sistemas para incluir pruebas de datos automatizadas, validación de implementación y rotación segura de credenciales.

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Pensamiento crítico y descomposición de problemas: tendencia a cuestionar suposiciones, recopilar el contexto empresarial completo, formular hipótesis y evaluar rigurosamente los resultados (especialmente para los resultados de IA/ML) antes de pasar a soluciones técnicas.

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Experimentación pragmática: Pasión por crear MVP ligeros y pruebas de concepto (POC) para evaluar nuevas tecnologías, probar hipótesis arquitectónicas y modernizar la pila de datos.…

Fuente: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/156345-tech-lead-data-engineer)