Ingeniero/a Senior de Datos

Sobre Kavak

Como el primer unicornio mexicano, con presencia en varios países y un modelo de negocio AI‑first, en Kavak estamos redefiniendo el mercado de autos usados y la experiencia de millones de usuarios en LatAm.

Hemos sido una de las compañías mejor valoradas de la región y recientemente cerramos una ronda de inversión de USD $300M liderada por Andreessen Horowitz, una de las mayores inversiones que han hecho en Latinoamérica.

Con este crecimiento, nos emociona sumar a más personas que nos ayuden a construir el próximo capítulo de nuestro producto, llevando al siguiente nivel nuestros esfuerzos de construir con inteligencia artificial.

Estamos construyendo con IA en nuestra operación core; desde comercio conversacional, hasta marketing generativo, hasta sistemas que extraen insights de millones de interacciones. Somos un equipo que imagina lo imposible, lo construye y vive la disrupción, la proactividad y la ambición en un contexto de hipercrecimiento.

Kavak Values

1. Deliver Impact: You prioritize what generates measurable results and raise the bar using technology and data. You have a consistent track record of delivering relevant and measurable results.

2. Engage Fast: You act on problems and opportunities. You decide on time, advance in short cycles, and adjust when necessary without compromising standards.

3. Engage with Purpose: You act with extreme ownership, taking total responsibility for results that impact your work and aligning decisions with Kavak's vision and purpose.

4. Play to Win Together: You prioritize collective results over individual success.

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. La posición es remota con disponibilidad a v isitas puntales a la oficina. Buscamos disponibilidad para encuentros presenciales cuando ayuden a acelerar decisiones: workshops, definiciones técnicas, sesiones con Producto/Negocio o momentos críticos de delivery.

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

15 días de vacaciones el primer año y 20 días a partir del segundo

Prima vacacional: 25% de los salarios correspondientes a los días de vacaciones

Aguinaldo: 15 días anuales

IMSS: Cotización al 100%

Vales de despensa: $1056, pagados a través de una tarjeta Sí Vale

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.