Ingeniero/a sénior de datos (Azure / Snowflake / DevOps) in Warsaw

Jornada completa, B2B | Remoto en la UE / Polonia | Contexto de seguros deportivos de EE. UU.

Somos un socio tecnológico y de datos nativo de IA para el capital privado y el sector sanitario. Fundada en 2010 y con sede en Varsovia, trabajamos con importantes firmas de capital riesgo, fondos de VC y organizaciones sanitarias para crear infraestructuras de datos propias, implementar soluciones de IA e impulsar la transformación nativa de IA. Nuestros clientes gestionan activos por un valor acumulado de $1.2T+. La duración media de nuestros proyectos es de cinco años. Nuestro NPS supera 80.

La oportunidad: Nuestro cliente es una compañía líder de seguros de EE. UU. para el deporte juvenil y universitario. Asegura a deportistas, equipos y organizaciones, e incluye productos innovadores que fijan precios para los riesgos de lesiones y transferencias de deportistas universitarios en la era NIL. Su ecosistema de datos está en un punto de inflexión: una plataforma ETL empresarial heredada se retirará este otoño, las canalizaciones están migrando a una pila de orquestación moderna y toda la plataforma se está consolidando en Azure.

Te incorporarás a un pequeño equipo sénior (un responsable técnico y un ingeniero sénior de backend) como principal respaldo de ingeniería a tiempo completo para la cuenta. Este no es un puesto para limitarse a recibir tareas. El entorno del cliente cambia rápidamente y a veces es ambiguo. Se espera que propongamos, decidamos y entreguemos, no que esperemos a recibir especificaciones. Trabajarás directamente con las partes interesadas del cliente a nivel de CTO y con los equipos de ingeniería de sus proveedores asociados.

En qué consistirá tu trabajo: El núcleo del trabajo será reconstruir y operar la plataforma de datos del cliente: sustituir el ETL heredado por nuevas canalizaciones, operar una arquitectura medallón (bronce/plata/oro) en Azure y Snowflake, poner en producción canalizaciones de puntuación de ML que actualmente residen en los cuadernos Jupyter de los científicos de datos y hacerte cargo de la infraestructura subyacente, incluida una migración en curso de AWS a Azure y la optimización de los costes de la nube. Además de ese núcleo, habrá una amplia variedad de tareas relacionadas: canalizaciones de informes para aseguradoras, fuentes de datos deportivos de terceros y alguna que otra corrección en servicios Java o en el frontend.

Buscamos a alguien cuya especialidad principal sea la ingeniería de datos, pero que no tema ocuparse de DevOps, backend o incluso de alguna tarea puntual de frontend.

Tus responsabilidades:

• Diseñar, crear y operar canalizaciones de datos en Airflow (o herramientas similares) en Azure y Snowflake, sustituyendo una plataforma ETL heredada.
• Poner en producción flujos de trabajo de ML y puntuación (modelos de riesgo de lesiones y fijación de precios) que ahora están en cuadernos Jupyter, convirtiéndolos en canalizaciones fiables y programadas, con ejecuciones estacionales de reentrenamiento.
• Ingerir y gestionar fuentes de datos de terceros (proveedores de datos deportivos como Sportradar) y bases de datos de aplicaciones internas.
• Crear y mantener informes para aseguradoras y socios (informes bordereau).
• Hacerte cargo de DevOps para la plataforma de datos: infraestructura de Azure, IaC, CI/CD, supervisión, secretos y gestión de accesos.
• Contribuir a la migración de AWS a Azure y a la optimización de los costes de infraestructura.
• Colaborar directamente con las partes interesadas del cliente y los equipos de proveedores externos en varios frentes de trabajo paralelos, en gran medida de forma asíncrona (Jira, Slack).

Requisitos Competencias y experiencia requeridas:

• Experiencia sénior en ingeniería de datos: dominio de Python y SQL, buenos conocimientos de modelado de datos y experiencia en producción con un orquestador moderno (Prefect, Airflow o Dagster).
• Experiencia práctica sólida con Azure, incluidos sus servicios de datos, almacenamiento, computación, redes e identidad, y confianza para ejecutar cargas de trabajo de producción en esa plataforma.
• Experiencia de producción con Snowflake (u otro almacén de datos en la nube).
• Competencias de DevOps aplicadas a plataformas de datos: Docker, CI/CD, infraestructura como código (Terraform o similar), supervisión y alertas.
• Forma de trabajar nativa de IA: utilizas herramientas como Claude y Cursor como parte esencial de tu trabajo, incluso fuera de tu zona de confort.
• Flexibilidad y sentido de la responsabilidad: disposición a asumir tareas que van más allá de la ingeniería de datos pura (un servicio Java, un ajuste en el frontend o una incidencia de infraestructura) y llevarlas hasta el final.
• Autonomía: capacidad para definir el alcance de solicitudes ambiguas, proponer soluciones y entregarlas sin supervisión constante.
• Dominio del inglés y comunicación clara y proactiva con partes interesadas no técnicas.

Se valorará:

• Experiencia en migraciones a la nube: traslado de cargas de trabajo, bases de datos y canalizaciones entre nubes o plataformas.
• Experiencia en seguros, servicios financieros u otros entornos regulados.
• Experiencia con MLOps: infraestructura de entrenamiento de modelos, canalizaciones de características y puntuación programada.
• Capacidad para leer código Java y JavaScript/React.
• Experiencia haciéndote cargo de sistemas creados por otra persona y estabilizándolos.

Beneficios:

• Pila de IA sin restricciones y equipos prémium: licencias de Cursor, Claude Pro, etc., totalmente pagadas.
• Autonomía total (prioridad al trabajo remoto): sin reuniones de relleno, sin exceso de tareas en Jira y sin micromanagement. Tú decides cómo organizar el trabajo. Nos importan los sistemas que se ponen en producción, no las horas registradas.
• Impacto directo: trabajarás cara a cara con nuestro CEO, CTO y vicepresidentes, y directamente con la dirección del cliente.
• Cultura de ingeniería de vanguardia: trabajarás junto a ingenieros de primer nivel que desarrollan sistemas que impulsan decisiones empresariales reales. Contamos con crecimiento continuo y una sólida cultura de intercambio de conocimientos.