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CoreWeave

10 de noviembre de 2026

Ingeniero Senior de Plataforma de Datos en Weights & Biases

Diseña y opera la plataforma de datos empresarial de Weights & Biases en CoreWeave: pipelines batch y streaming, dbt, Dagster o Airflow, y entornos de varios petabytes.

Remoto · desde Estados UnidosDesarrollo de softwareTiempo completoNo Divulgado

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¿Encaja contigo?

Esta vacante es para ti si…

  • Te apasionan los pipelines de datos a gran escala
  • Disfrutas diseñar plataformas con petabytes de datos
  • Dominas dbt, Airflow o Dagster
  • Quieres trabajar en la infraestructura detrás de la IA
Ten en cuenta:Solo residentes en EE. UURequiere cumplir control de exportación EE. UUNivel senior

Descripción del Puesto

Sobre esta oportunidad

CoreWeave, la nube especializada en inteligencia artificial que cotiza en Nasdaq (CRWV), busca un Ingeniero Senior de Plataforma de Datos para el equipo de Weights & Biases. Tras la adquisición de W&B, la compañía está construyendo una plataforma integral para desarrollar, desplegar e iterar modelos de IA con mayor rapidez. En este rol serás responsable de diseñar y operar la plataforma de datos empresarial que sostiene ese ecosistema.

La vacante está publicada como remota para Estados Unidos, con opciones de oficina en Nueva Jersey, Nueva York, San Francisco, Sunnyvale y Bellevue.

Perfil buscado

Buscan a un ingeniero con experiencia sólida en ingeniería de software, arquitectura de datos, sistemas distribuidos y bases de datos. Es una persona que disfruta construir pipelines robustos a gran escala, definir estándares de calidad y observabilidad, y colaborar con equipos de producto e ingeniería para convertir datos en decisiones.

Qué harás en el día a día

  • Sistemas y pipelines de datos escalables (30%): diseñar, desarrollar, probar y mantener pipelines distribuidos batch y streaming que ingieren, transforman, validan y entregan datos estructurados y semiestructurados en sistemas de producción.
  • Frameworks de transformación y orquestación (20%): construir y optimizar flujos con herramientas como dbt, Dagster, Airflow o similares, estableciendo estándares de pruebas, despliegue, manejo de dependencias, calidad de datos y observabilidad.
  • Rendimiento y confiabilidad del data warehouse (15%): diseñar modelos de datos, esquemas, estrategias de particionamiento y patrones de almacenamiento para cargas analíticas masivas, y resolver problemas de rendimiento, escalabilidad, disponibilidad y costos en entornos de varios petabytes.
  • Telemetría de producto e instrumentación de datos (15%): trabajar junto a ingenieros de software para instrumentar el producto y capturar datos confiables.

Requisitos clave

  • Experiencia avanzada en ingeniería de software y arquitectura de datos.
  • Conocimiento de sistemas distribuidos y tecnologías de bases de datos.
  • Experiencia con pipelines batch y streaming en producción.
  • Manejo de herramientas de orquestación y transformación como dbt, Dagster o Airflow.
  • Capacidad para optimizar el rendimiento y los costos de entornos analíticos de gran escala.
  • Elegibilidad para acceder a información sujeta a controles de exportación de EE. UU. (persona estadounidense, residente permanente, refugiado o asilado, o con posibilidad razonable de obtener la autorización correspondiente).

¿Por qué considerar esta empresa?

CoreWeave fue fundada en 2017, cotiza en bolsa desde marzo de 2025 y fue incluida entre las 100 empresas más influyentes de TIME en 2024. Opera centros de datos en todas las regiones de EE. UU. y en Europa. Weights & Biases es utilizada por más de 1.500 organizaciones, entre ellas OpenAI, Meta, Snowflake, Canva, Cohere, Toyota y AstraZeneca. Es una oportunidad para trabajar en el corazón de la infraestructura de IA junto a equipos de primer nivel.

CoreWeave es un empleador que promueve la igualdad de oportunidades y ofrece ajustes razonables durante el proceso de selección para personas con discapacidad (contacto: careers@coreweave.com).

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

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Fuente: GreenhouseVacante originalmente publicada en Greenhouse. Descripción adaptada por el equipo de Vacantes Remotas.

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