Acerca de Juniper Square

Los mercados privados son uno de los sectores más grandes, complejos y desatendidos de las finanzas globales. En Juniper Square, nuestra misión es liberar todo su potencial. Somos el socio de operaciones en quien confían más de 2,300+ GP, y unificamos tecnología, datos y servicios de administración de fondos en una sola plataforma que ayuda a los GP a avanzar más rápido, tomar mejores decisiones y crecer con precisión. Con más de $300B+ bajo administración y más de 700,000+ LP en la plataforma, hemos alcanzado la escala necesaria para estar a la altura de nuestras ambiciones. Y con JunieAI, nuestra plataforma de IA creada específicamente para este propósito, estamos reinventando la forma en que operan los mercados privados e incorporando inteligencia en cada flujo de trabajo. Fundada y dirigida por sus fundadores desde 2014, respaldada por más de $350M+ en financiamiento y ahora con más de 1,000+ empleados, estamos construyendo una empresa diseñada para dar forma al futuro de los mercados privados durante las próximas décadas.

Nuestra cultura está pensada para personas que quieren realizar un trabajo ambicioso y significativo junto a colegas excepcionalmente talentosos. Pensamos como propietarios, actuamos con urgencia y nos enorgullece resolver problemas difíciles que realmente importan a nuestros clientes y al futuro de los mercados privados. Creemos que las mejores ideas surgen del debate abierto, la colaboración profunda y las perspectivas diversas; por eso, creemos que la transparencia debe ser la norma y que la retroalimentación nos hace más fuertes. Si te motivan los estándares altos, el crecimiento rápido y la oportunidad de ayudar a definir una categoría en un momento decisivo, ¡únete a nosotros!

Juniper Square ofrece a sus empleados distintas modalidades de trabajo, desde una experiencia totalmente remota hasta trabajar a tiempo completo en una de nuestras oficinas físicas. Invertimos mucho en operaciones digital-first, lo que permite que nuestros equipos colaboren eficazmente en 27 estados de EE. UU., 2 provincias canadienses, India, Luxemburgo e Inglaterra. También contamos con oficinas físicas en San Francisco, Nueva York, Mumbai y Bangalore para quienes prefieren trabajar en una oficina parte del tiempo o todo el tiempo.

Acerca del puesto

Buscamos un/a Ingeniero/a de Software Senior Staff que lidere la transformación de nuestra actual función de ingeniería de datos y analítica en una organización moderna de Plataforma de Datos, escalable y orientada al producto. Definirás la visión, la arquitectura, el modelo operativo y la hoja de ruta de ejecución necesarios para evolucionar de una entrega de datos basada en proyectos a una plataforma que permita el acceso de autoservicio a datos confiables, sujetos a una gobernanza adecuada y listos para la analítica en toda la empresa.

Este es un puesto de liderazgo práctico y muy técnico para una persona experta que diseña sistemas activamente, crea prototipos de soluciones, revisa código y guía a los equipos ante desafíos complejos. Modernizarás nuestra pila de datos, establecerás estándares para la plataforma, introducirás prácticas recomendadas de confiabilidad y gobernanza, y permitirás que los equipos de toda la empresa desarrollen productos de datos de manera eficiente y segura.

Además de transformar la plataforma, te asegurarás de que el ecosistema de datos genere analítica de alta calidad e información útil para la toma de decisiones. Definirás la arquitectura de ingesta, procesamiento, modelado, capas semánticas, analítica y habilitación de IA/ML, garantizando que los datos sean confiables, accesibles, seguros y de alto rendimiento.

Trabajarás en estrecha colaboración con líderes de ingeniería, equipos de producto y analítica, y partes interesadas ejecutivas para alinear la estrategia tecnológica con los resultados del negocio, orientar a ingenieros y fomentar una cultura basada en datos. El éxito en este puesto implica no solo entregar una plataforma moderna, sino también elevar las capacidades, los procesos y las formas de trabajo del equipo para que funcione como una verdadera organización de Plataforma de Datos.

Responsabilidades

Arquitectura y liderazgo técnico

• Definir y asumir la responsabilidad de la estrategia integral de arquitectura de datos y analítica

• Diseñar sistemas de datos escalables por lotes, de streaming y en tiempo real

• Establecer estándares para el modelado de datos, las capas semánticas y la generación de informes

• Liderar las revisiones de arquitectura y la toma de decisiones técnicas

• Impulsar la adopción de arquitecturas modernas (lakehouse, data mesh y analítica en tiempo real)

Ingeniería práctica

• Diseñar y crear prototipos de componentes fundamentales de la plataforma de datos

• Escribir código de calidad para producción en áreas complejas o de alto impacto

• Revisar esquemas, transformaciones, tableros y modelos analíticos

• Investigar y resolver problemas de rendimiento y confiabilidad en canalizaciones y consultas

• Optimizar las cargas de trabajo en cuanto a latencia, concurrencia y costo

Responsabilidad sobre la plataforma y las canalizaciones de datos

• Diseñar y arquitectar una plataforma de datos escalable que admita la ingesta, transformación y entrega de datos estructurados y no estructurados mediante canalizaciones por lotes y en tiempo real.

• Diseñar una estrategia de «Datos para agentes» que garantice que nuestro almacén de datos esté estructurado con las capas semánticas y los metadatos necesarios para que los LLM puedan recorrerlo con precisión.

• Crear una infraestructura de datos preparada para IA, incluidos almacenes vectoriales, canalizaciones de embeddings y sistemas de recuperación que impulsen flujos de trabajo con LLM y agentes autónomos.

• Desarrollar una arquitectura de datos preparada para RAG que permita recuperar datos empresariales confiables, con sólidas capacidades de linaje, gobernanza, seguridad y observabilidad.

• Crear productos de datos seleccionados y API reutilizables que faciliten el consumo de conjuntos de datos de alta calidad por parte de aplicaciones, plataformas de analítica y agentes de IA.

• Habilitar el acceso de autoservicio a los datos para los equipos de ingeniería, analítica y negocio mediante modelos estandarizados, capas semánticas y capacidades de la plataforma.

• Colaborar con los equipos de IA, producto e ingeniería para respaldar conjuntos de datos de entrenamiento, almacenes de características y canalizaciones de inferencia de IA en producción.

• Crear canalizaciones ETL/ELT agénticas que utilicen agentes de IA para descubrir fuentes de forma autónoma y generar transformaciones.

• Garantizar la confiabilidad, escalabilidad y resiliencia de la plataforma, incluida la alta disponibilidad, la supervisión y la preparación para la recuperación ante desastres.

Analítica e inteligencia empresarial

• Colaborar con los equipos de producto, finanzas, operaciones comerciales y liderazgo para definir las necesidades de analítica

• Diseñar modelos de datos escalables para la generación de informes y la analítica avanzada

• Garantizar que las soluciones analíticas sean de alto rendimiento, confiables y fáciles de usar

• Fomentar una cultura basada en datos mediante información confiable

Gobernanza, calidad y seguridad

• Definir estándares de gobernanza de datos, linaje, catalogación y metadatos

• Establecer marcos de calidad de datos y procesos de validación

• Garantizar la privacidad, el cumplimiento normativo y el acceso seguro a datos confidenciales

• Implementar controles de acceso basados en roles y capacidades de auditoría

Liderazgo y colaboración

• Orientar a ingenieros sénior, ingenieros de analítica y científicos de datos

• Colaborar con los equipos de producto, ML, plataforma y negocio

• Traducir las preguntas del negocio en soluciones de datos escalables

• Influir en las hojas de ruta teniendo en cuenta la plataforma de datos y la analítica

• Actuar como máxima autoridad técnica ejecutiva en materia de datos y analítica

Excelencia operativa

• Definir SLA/SLO para la disponibilidad, actualidad y precisión de los datos

• Establecer procesos de supervisión, alertas y respuesta ante incidentes

• Optimizar los costos de la nube y el rendimiento de las consultas

• Apoyar la planificación de capacidad para el crecimiento de los datos

Cultura y habilitación

• Promover la adopción pragmática de la IA.

• Ayudar a establecer una cultura de innovación centrada en los resultados.

Requisitos

Obligatorios

• Posgrado en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado

• 15+ años de experiencia en ingeniería de datos, ingeniería de analítica o puestos relacionados con plataformas de datos

• Experiencia comprobada en el diseño de arquitecturas para sistemas de datos y analítica a gran escala

• Sólida experiencia práctica con pilas de datos modernas en entornos de nube

• Amplios conocimientos de modelado de datos para analítica (dimensional, estrella/copo de nieve, Data Vault, etc.)

• Conocimientos avanzados de SQL y dominio de Python, Scala o Java

• Conocimientos avanzados de modelado dimensional de datos y capas semánticas (por ejemplo, dbt, Cube) para proporcionar contexto que los agentes puedan interpretar.

• Experiencia especializada en marcos de streaming en tiempo real, como Spark, Flink o Beam.

• Experiencia en la creación de soluciones de generación de informes y BI a gran escala

• Sólido conocimiento de arquitecturas por lotes y en tiempo real

• Experiencia práctica con servicios de datos de AWS, Azure o GCP

• Experiencia con herramientas de BI (por ejemplo, Looker, Tableau, Power BI, etc.)

• Sólido conocimiento de las prácticas recomendadas de gobernanza y seguridad de datos

• Capacidad para trabajar tanto a nivel ejecutivo como en aspectos técnicos muy detallados

Preferibles

• Experiencia en la asistencia a canalizaciones de IA/ML y en ingeniería de características

• Familiaridad con la analítica en tiempo real y las arquitecturas basadas en eventos

• Experiencia en la implementación de capas semánticas o almacenes de métricas

• Experiencia en organizaciones SaaS de alto crecimiento o con uso intensivo de datos

• Experiencia con plataformas de experimentación o analítica de productos

Compensación

La compensación para este puesto incluye un salario base, participación accionaria y diversos beneficios. El rango de salario base en EE. UU. para este puesto es de $235,000 - $285,000 USD. El salario base real dependerá de factores específicos de cada candidato, como la experiencia, el conjunto de habilidades y la ubicación, así como de los requisitos locales de salario mínimo que correspondan.

Los beneficios incluyen:

• Seguro médico, dental y de la vista para ti y tu familia

• Seguro de vida

• Cobertura de bienestar mental

• Apoyo para la fertilidad y el crecimiento de la familia

• Tiempo libre flexible, además de los días festivos pagados por la empresa

• Políticas de licencia familiar remunerada, licencia médica y licencia por duelo

• Planes de ahorro para la jubilación

• Subsidio para personalizar tu espacio de trabajo y equipo tecnológico en casa

• Subsidio anual para desarrollo profesional

Tu reclutador/a puede brindarte más detalles sobre la compensación y los beneficios.

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