Job Description
Sobre el Rol
El equipo de PLanning & Data de Kavak construye y opera la capa de datos que alimenta a Growth y Marketing: consolidación de inversión publicitaria multi-plataforma, atribución de campañas, cohortes de clientes, Value Based Bidding (VBB), métricas de retail.
Buscamos un/a Senior Data Engineer con visión de arquitectura de datos y experiencia operando pipelines de alto volumen. Esperamos que entiendas el problema de negocio, diseñes la solución técnica más adecuada y la lleves a producción de punta a punta — desde la ingesta (APIs, CDCs, Glue jobs) hasta las capas de transformación y serving.
Trabajarás de cerca con equipos de Growth y Marketing, y en colaboración con otros equipos de Kavak o proveedores externos cuando el proyecto lo requiera. Valoramos fuerte capacidad de trabajo en equipo, comunicación clara y orientación al negocio: entender la problemática antes de proponer una solución técnica.
En Kavak la IA es parte central del día a día: el equipo trabaja apoyado en herramientas como Cursor, Claude, Codex y LLMs similares para acelerar desarrollo, análisis y resolución de problemas. Dentro de Growth operan varios agentes de IA; es necesario entender cómo funcionan y qué resuelven.
Responsabilidades
Entender el negocio y traducirlo en soluciones de datos — trabajar con Growth, Marketing y Media para definir qué construir, no solo cómo implementarlo.
Diseñar e implementar pipelines end-to-end: ingesta desde APIs de plataformas de ads, CDCs de cuentas de plataforma, jobs de AWS Glue (Python/Spark) y transformaciones en capas Landing → Refined → Serving.
Construir y evolucionar productos de datos, entre ellos:
Consolidación de plataformas de Marketing
Atribución de campañas (L1/L2, target date, click date)
Customer cohorts y señales de comportamiento (Amplitude, leads, funnel)
Value Based Bidding (VBB) — valor por segmento para optimización de adquisición
Growth velocity y estado de usuarios (qualified leads, changelog SCD2)
Eventos de CRM
Operar y escalar pipelines en producción con Apache Airflow: monitoreo, backfills, diagnóstico de huecos de datos y runbooks.
Migrar y mantener el stack legacy (Redshift, Glue) hacia el data mesh de Martech en Databricks, proponiendo la arquitectura más escalable en cada caso.
Colaborar con equipos multidisciplinarios — Growth, Marketing, Data Science y equipos externos (internos o consultoras) para alinear soluciones técnicas con objetivos de negocio.
Asegurar calidad y gobernanza: contratos de datos, deduplicación CDC, PII, linaje y metadata de ownership.
Participar activamente en CI/CD: GitLab CI, pre-commit, code review y despliegues controlados.
Requerimientos
5+ años en Data Engineering con ownership de pipelines y modelos en producción.
Fuerte conocimiento de arquitectura de datos: capacidad de evaluar alternativas y proponer soluciones escalables, no solo consumir lo ya implementado.
Experiencia con arquitecturas de 3 capas (Landing → Refined → Serving) y, preferentemente, con patrones de data mesh en Databricks.
Dominio avanzado de SQL y sólida experiencia en Python para ETLs, integraciones, scripts de ingesta y automatizaciones.
Experiencia con grandes volúmenes de datos (billones de filas, estrategias incrementales, backfills, optimización de performance).
Experiencia en producción con dbt y al menos una plataforma lakehouse (Databricks / Spark / Delta Lake).
Experiencia con almacenamiento y consulta columnar: Delta Lake (formato Parquet en lakehouse) y/o Redshift (legacy).
Experiencia sólida en AWS para datos: S3, IAM, orquestación con Airflow y AWS Glue (jobs Python/Spark, ingesta y transformación).
Experiencia en el ciclo completo de CI/CD en equipos de datos.
Fuerte habilidad para trabajar en equipo y colaborar con perfiles de negocio y técnicos; capacidad de entender la problemática con foco en el negocio antes de implementar.
Español fluido; inglés técnico para documentación y herramientas.
Deseables
Experiencia en MarTech / AdTech: ad spend consolidation, atribución, cohorts, LTV, VBB/tROAS.
Familiaridad con Amplitude, Insider, Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads.
Conocimiento en desarrollo de APIs (FastAPI o frameworks similares).
Experiencia usando IDEs y asistentes con IA (Cursor, Claude Code, Codex, Codex o similares) como parte del flujo de trabajo diario.
Comprensión de agentes de IA en producción: cómo operan, qué problemas resuelven y cómo integrarse con pipelines o productos de datos.
Experiencia con modelos de ML en producción (feature engineering, datasets para entrenamiento, mantenimiento de pipelines ML).
Migración Redshift → Databricks.
Colaboración con Data Science en experimentación (A/B tests, incrementality).
Beneficos en México
Seguro de gastos médicos mayores MetLife: Acceso a red de hospitales, médicos, laboratorios y farmacias; así como atención a nivel nacional y la opción de incluir a tus familiares directos con un costo preferencial. A través de la App de Happi tendrás acceso a las condiciones generales y especificas así como el certificado vigente.
Beneficios en Argentina
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Job Details
- Category
- Software
- Employment Type
- Full Time
- Location
- Mexico City, Mexico (Remote)
- Posted
About Kavak
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