Construimos desde el problema, no desde la plantilla.
EsolverIntegral no es una empresa que contrata personas para ejecutar tareas predefinidas. Es un equipo que se construye proyecto a proyecto, conformado por profesionales que prefieren la complejidad de un problema real sobre la comodidad de recibir una instrucción.
¿Cómo trabajamos?
Cada proyecto comienza con varias preguntas acerca del negocio, no con una solución tecnológica. Antes de escribir una línea de código o de entrenar un modelo, dedicamos el tiempo necesario a entender qué quiere el cliente, con qué recursos cuenta, qué podemos hacer y qué escogemos hacer. Ese rigor inicial es el que determina si una solución resulta verdaderamente útil o se convierte en un entregable que nadie usa.
Trabajamos con modelos de Machine Learning y Deep Learning, con arquitecturas de datos que van desde la ingesta y transformación en pipelines hasta la exposición en tableros de seguimiento en tiempo real. Cada solución incluye políticas de gobernanza de datos, estrategias implementadas de seguridad de la información y criterios de calidad que no son complementos opcionales sino parte constitutiva del proyecto desde el primer día.
No tercerizamos, asumimos el reto con responsabilidad para implementar las soluciones y realizamos seguimiento a su funcionamiento. Eso exige un nivel de compromiso y de exigencia máximos, propios de los resultados tangibles y medibles.
Lo que buscamos en las personas que se unen
Buscamos profesionales con inquietud y motivación para leer y entender problemas de negocio, identificar qué datos existen y qué datos faltan, proponer una arquitectura de solución ajustada a los recursos disponibles y llevarla hasta producción con estándares técnicos rigurosos. La capacidad de comunicar hallazgos técnicos a interlocutores no técnicos es tan importante como el dominio de las herramientas.
Analista de datos
Dominio avanzado de SQL y experiencia con herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Looker. Capacidad para identificar patrones y anomalías en datos relacionales y no relacionales, y traducirlos en hallazgos accionables. Familiaridad con notebooks de análisis exploratorio y con plataformas de datos modernas como Databricks o Google BigQuery.
Ingeniero de datos
Diseño y construcción de pipelines batch y streaming con herramientas como Apache Airflow, dbt o Apache Spark. Experiencia en plataformas cloud y en arquitecturas modernas como Data Lakehouse. Conocimiento de formatos columnares como Parquet o Delta Lake y de frameworks de ingesta como Apache Kafka.
Científico de datos
Desarrollo de modelos predictivos, de clasificación, clustering y detección de anomalías con Python y bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch. Criterio para seleccionar y validar el enfoque metodológico según los datos disponibles y las restricciones del cliente. Experiencia con MLflow o herramientas similares para el seguimiento y versionamiento de experimentos.
Ingeniero MLOps
Gestión del ciclo de vida completo de modelos en producción, incluyendo versionamiento, monitoreo de data drift y model drift, y reentrenamiento automatizado. Experiencia con plataformas como MLflow, Kubeflow, BentoML o AWS SageMaker para el despliegue y la trazabilidad de experimentos. Conocimiento de infraestructura como código y de prácticas CI/CD aplicadas específicamente a pipelines de Machine Learning.
Desarrollador de software
Construcción de APIs REST y GraphQL para integrar modelos en sistemas productivos. Experiencia con frameworks como FastAPI o Node.js, contenedores con Docker y orquestación con Kubernetes. Aplicación de buenas prácticas de CI/CD, pruebas automatizadas y documentación técnica orientada a la mantenibilidad.
Arquitecto de software
Diseño de sistemas distribuidos y escalables con patrones como microservicios, arquitecturas orientadas a eventos y diseño hexagonal. Experiencia en decisiones de largo plazo que equilibren solidez técnica, flexibilidad y costo total de propiedad. Conocimiento de plataformas serverless y de herramientas de infraestructura como código como Terraform o Pulumi.
Seguridad de la información y Gobernanza de datos
Implementación de marcos basados en ISO 27001 o NIST con políticas de control de acceso, cifrado y gestión de incidentes. Diseño de modelos de gobernanza sobre propiedad, calidad y ciclo de vida del dato. Experiencia con herramientas como Apache Atlas, Collibra o Microsoft Purview para la catalogación y trazabilidad de activos de datos.
Lo que ofrecemos a cambio
Ofrecemos una forma de trabajo orientada a resultados medibles y pactados desde el inicio, con total autonomía técnica dentro del objetivo planteado y libertad en los tiempos de ejecución. La remuneración económica se define por proyecto y se complementa con incentivos adicionales por cumplimiento de entregas, respeto de los estándares de calidad acordados y satisfacción de los compromisos adquiridos con el cliente.
Autonomía técnica
Cada integrante del equipo aporta desde su conocimiento y experiencia con plena libertad de criterio, siempre en concordancia con el objetivo planteado y los compromisos adquiridos con el cliente.
Resultados pactados
Cada proyecto define desde el inicio sus entregables, sus estándares de calidad y sus tiempos. El trabajo se mide por lo que se logra, no por cómo ni dónde se hace.
Remuneración e incentivos
La compensación se pacta por proyecto e incluye incentivos económicos por cumplimiento de entregas, calidad y respeto de los compromisos adquiridos con el cliente.
¿Te reconoces en esto?
Somos un equipo en construcción, con proyectos reales, problemas complejos y una forma de trabajar que pone el conocimiento y el criterio técnico por encima de la jerarquía y la rutina. Si lo que encuentras aquí refleja tu forma de entender el trabajo y la tecnología, hay un lugar para ti en EsolverIntegral.
No hace falta que haya una vacante publicada para escribirnos, queremos conocer a personas que compartan esta forma de trabajar antes de que el proyecto llegue.
Escríbenos
Cuéntanos: ¿en qué área trabajas?, ¿qué tipo de problemas te interesan resolver? y ¿por qué crees que encajarías en esta forma de trabajar? No necesitamos un formato específico; necesitamos que sea genuino.
EsolverIntegral SAS es una empresa en etapa de crecimiento. Los proyectos determinan el ritmo de vinculación, y la transparencia sobre ese proceso es parte de la forma en que trabajamos.