Ingeniero de Machine Learning y Datos Geoespaciales

Sobre esta oportunidad

RealAdvisor S.A. es una de las plataformas digitales líderes del ecosistema inmobiliario europeo. Nació en Suiza, hoy acompaña a más de 5,000 agencias inmobiliarias y recibe más de 10 millones de usuarios al año en toda Europa. Con una misión clara, ayudar a los profesionales del sector a crecer mediante datos, transparencia y tecnología inteligente, la empresa está en plena expansión y busca un Machine Learning Engineer que asuma la responsabilidad total de sus productos de datos geoespaciales.

Aquí no se trata de ajustar modelos todo el día. Este es un rol de constructor: diseñarás, construirás y operarás todo el ciclo de vida de los datos detrás de los insights inmobiliarios de la plataforma, desde la orquestación de pipelines complejos en Kubernetes hasta visualizaciones geoespaciales de alto rendimiento con Mapbox.

Perfil buscado

Buscamos a una persona realmente full-stack en el mundo de los datos, que se sienta igual de cómoda depurando un DAG de Airflow que calculando estadísticas espaciales u optimizando consultas analíticas. Tendrás plena autonomía sobre un stack moderno y de alto desempeño:

• Orquestación y operaciones: Airflow, Kubernetes y Docker.
• Almacenamiento: Postgres (PostGIS) para cargas espaciales y ClickHouse para analítica a gran escala.
• Programación: Python de nivel producción.

Entre tus responsabilidades principales estarán:

• Diseñar y desplegar pipelines ETL automatizados con Airflow para ingerir datos diversos: transacciones inmobiliarias, listados y datos geográficos.
• Calcular métricas espaciales avanzadas, como panales de precios (pricing honeycombs) o precios promedio por barrio, con PostGIS y Python.
• Mantener y optimizar el entorno de Kubernetes donde corren tus pipelines y modelos.
• Convertir tus resultados analíticos en capas de mapa interactivas (Vector Tiles) que se integren con Mapbox en el frontend.

Requisitos clave

• Mentalidad full-stack en datos: te haces cargo de la infraestructura, el despliegue y la confiabilidad, porque ahí se genera el valor real.
• Fuerte intuición geoespacial: dominas proyecciones, polígonos, spatial joins y sabes visualizar densidad y patrones.
• Mentalidad de ingeniería: escribes Python limpio, modular y mantenible, pensado para producción y no para scripts desechables.
• Al menos 3 años en un rol de Data Science o Data Engineering, con responsabilidad directa sobre sistemas en producción.
• Sólida experiencia con Docker y Kubernetes, incluida la depuración de ambientes en vivo.
• SQL avanzado, en especial con PostGIS o extensiones espaciales similares. Experiencia con ClickHouse es un gran plus.
• Experiencia profunda con Airflow para construir y mantener pipelines confiables.

Beneficios de la posición

• Trabajo 100% remoto con horario flexible.
• Colaboración cercana con el liderazgo y los equipos go-to-market.
• Cultura de equipo internacional, ambiciosa y colaborativa.

¿Por qué considerar esta empresa?

RealAdvisor combina el dinamismo de una empresa en crecimiento con una base de usuarios y clientes ya consolidada en Europa. Valoran la autonomía, la responsabilidad y el impacto, así que tu trabajo se verá reflejado directamente en el producto. Para quien disfruta los datos geoespaciales y la ingeniería de punta a punta, es un espacio con mucho margen para construir.

¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.