Descripción de la oferta
En WayOps buscas un perfil Senior Backend IA Scraper para uno de nuestros clientes, con foco en la extracción, procesamiento y explotación de datos a gran escala, combinando web scraping, desarrollo backend, bases de datos, APIs y soluciones fullstack.
EQUIPO
Te incorporarás a un equipo técnico que trabaja en retos complejos de obtención, procesamiento, almacenamiento y explotación de datos a gran escala. Será un rol end-to-end, participando en el diseño y desarrollo de soluciones que abarcan desde la extracción de información en fuentes complejas hasta su procesamiento, persistencia, exposición mediante APIs y consumo a través de herramientas internas o productos. Además, tendrás la oportunidad de participar en proyectos vinculados a Inteligencia Artificial, automatización inteligente y agentes IA aplicados a datos.
FUNCIONES & RESPONSABILIDADES
Diseño, desarrollo y mantenimiento de soluciones de web scraping y extracción de datos en entornos dinámicos y complejos
Desarrollo de procesos para la captura, validación, normalización, enriquecimiento y almacenamiento de información
Diseño y desarrollo de servicios backend y APIs para exponer, gestionar y consumir los datos extraídos
Modelado, administración y optimización de bases de datos relacionales y no relacionales, garantizando rendimiento, integridad y escalabilidad
Diseño y desarrollo de pipelines de datos y procesos ETL/ELT para transformar fuentes estructuradas y no estructuradas en información fiable y utilizable
Participación en el desarrollo de aplicaciones y herramientas internas de carácter fullstack para la visualización, consulta y gestión de datos
Implementación de mecanismos de monitorización, observabilidad, alertas y control de calidad de los procesos de extracción y procesamiento
Desarrollo de soluciones para trabajar con fuentes complejas y mecanismos de protección anti-bot, respetando los requisitos legales, contractuales y de uso aplicables
Integración de capacidades de Inteligencia Artificial en procesos de extracción, clasificación, enriquecimiento, validación y automatización
Colaboración con equipos de producto, datos e ingeniería para transformar necesidades de negocio en soluciones técnicas escalables
Propuesta e implementación de mejoras en arquitectura, rendimiento, automatización y fiabilidad de los sistemas
REQUISITOS & EXPERIENCIA
Se valorará positivamente:
Más de 3 años de experiencia en desarrollo de soluciones de web scraping, extracción de datos, backend o plataformas de datos
Sólidos conocimientos de Python y desarrollo de herramientas de automatización
Experiencia en desarrollo backend con frameworks como FastAPI, Django, Flask, Node.js, NestJS u otros similares
Experiencia diseñando y consumiendo APIs REST; se valorará conocimiento de GraphQL
Conocimientos sólidos de bases de datos relacionales, especialmente PostgreSQL, MySQL o SQL Server
Experiencia con bases de datos no relacionales o motores especializados como MongoDB, Elasticsearch/OpenSearch, Redis o ClickHouse
Capacidad para diseñar modelos de datos, escribir y optimizar consultas SQL, crear índices y gestionar migraciones
Experiencia con frameworks y librerías de scraping, navegación automatizada y parsing como Scrapy, Playwright, Selenium, BeautifulSoup, Requests o lxml
Experiencia trabajando con fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
Experiencia diseñando soluciones resilientes, escalables y mantenibles para la captura y procesamiento de información
Conocimientos de desarrollo frontend con tecnologías como React, Angular, Vue.js, HTML, CSS y JavaScript/TypeScript
Experiencia en integración de sistemas, autenticación, autorización y gestión segura de credenciales
Interés o experiencia en proyectos de Inteligencia Artificial, automatización de procesos, agentes IA o sistemas inteligentes aplicados a datos
Perfil analítico, resolutivo, orientado a la experimentación y a la mejora continua
Se valorará adicionalmente:
Experiencia con arquitecturas cloud como AWS, Azure o GCP
Conocimientos de Docker, Kubernetes y CI/CD
Experiencia con colas, procesos asíncronos y sistemas distribuidos como Celery, RabbitMQ, Kafka o Redis Streams
Conocimientos de proxys, gestión de sesiones, fingerprinting y estrategias de navegación automatizada
Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y procesamiento distribuido
Conocimientos de data engineering, orquestación de pipelines o herramientas como Airflow, Prefect o Dagster
Experiencia en calidad de datos, observabilidad y monitorización de pipelines
Participación en proyectos de automatización inteligente, integración de LLMs, agentes autónomos o sistemas de clasificación y enriquecimiento basados en IA
Conocimiento de prácticas de seguridad en aplicaciones, APIs y bases de datos
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