El reto:
- Como Fintech con una fuerte columna vertebral de Machine Learning, la compañía estaba luchando con la construcción de los equipos requeridos para cumplir con sus necesidades de crecimiento.
- La deuda tecnológica y las características proyectadas se estaban quedando atrás. El personal existente apenas podía mantener la plataforma actual.
- El crecimiento esperado del mercado se superó con creces, aumentando la necesidad de mejorar los servicios actuales y aumentar la cartera de características.
- Las responsabilidades de ingeniería de datos se distribuían entre los equipos existentes de análisis, ciencia de datos e ingeniería.
El compromiso:
- Nuestro proceso de contratación cubrió todas las necesidades del cliente y más. Abanicando desde pruebas prácticas, entrevistas técnicas en vivo, evaluación cultural y verificaciones del idioma inglés, nuestros candidatos demostraron estar por encima del nivel esperado.
- Proporcionó un equipo de profesionales que cubría todas las áreas técnicas implicadas en el desarrollo y mantenimiento de la plataforma del cliente.
- Nuestros ingenieros fueron seleccionados pensando en aportar un valor extra al cliente. Enfocados en encontrar las brechas tecnológicas/de negocio dentro de la empresa de las que ni siquiera el cliente era consciente.
- Como parte de la empresa, estos elementos se fusionarían con la cultura y mentalidad del cliente, proporcionando una interacción transparente con el resto de los departamentos.
- Las habilidades de comunicación se imponen con fuerza, como parte de nuestra visión de la satisfacción del cliente.
Jefe de Tecnología / Gerente (Tech Lead)
- Coach ágil certificado. Amplia experiencia en la implementación de procesos ágiles y en la tutoría de equipos en ellos.
- Profundo conocimiento de los conceptos y tecnologías de las plataformas de Data Engineering, Analytics y Machine Learning.
- Más de 15 años de experiencia en desarrollo en varias tecnologías.
- Experiencia con las mejores prácticas de mentorización y crecimiento de equipos.
- Excelentes habilidades de comunicación, capaz de traducir los requisitos de negocio en puntos técnicos claros.
Ingenieros de datos
- Profundos conocimientos de Python/Pandas.
- Expertos en interconectividad de Bases de Datos y procesos ETL.
- Uso de varias herramientas y frameworks de Datos.
- Experiencia en desarrollo orientado a la nube.
- Proactivo y altamente motivado.
Ingenieros de aprendizaje automático
- Expertos en Python Scikit-learn con fuertes conocimientos estadísticos.
- Experiencia en la creación, implementación y optimización de modelos de IA.
- Versatilidad técnica, capaz de desempeñarse en diferentes entornos tecnológicos y producir excelentes resultados.
Analistas de datos
- Gran experiencia en gestión de datos y Business Intelligence.
- Conocimiento de tecnologías de primer nivel.
- Increíble capacidad de adaptación, aprendiendo rápidamente nuevas tecnologías.
- Sólidos conocimientos de SQL, capaces de optimizar las consultas más difíciles.
QA Engineers/Architect
- Centrados en el negocio.
- Experiencia en las mejores prácticas y tecnologías de entornos totalmente automatizados.
- Capaz de diseñar e implementar un marco de trabajo de QA que cubriera todas las áreas involucradas en la plataforma.
- Centrado en la difusión del conocimiento, permitiendo a todos los ingenieros construir código basado en los requisitos de QA.
Solución:
Nuestros ingenieros se pusieron en marcha y empezaron a producir resultados tangibles en menos de un mes. Se creó el departamento de Ingeniería de Datos bajo la dirección de nuestro Tech Lead. Sus elementos han sido capaces de diseñar e implementar marcos de mejores prácticas de gestión de datos que ya están impactando en el rendimiento general.
- Aumento de la integridad y la disponibilidad de los datos.
- Se han estandarizado los pipelines de datos y se ha reducido mucho su tiempo de desarrollo.
- Se ha reevaluado y optimizado la pila tecnológica para reducir costes y aumentar el rendimiento.
- Los nuevos requisitos ya están priorizados y planificados en consecuencia, reduciendo la incertidumbre del negocio.
- Con un equipo dedicado a la analítica de datos, las responsabilidades se han segregado adecuadamente, lo que permite un mejor enfoque y rendimiento de todos los equipos de ingeniería.
Con nuestros ingenieros, el equipo de Análisis de Datos ha duplicado su tamaño, reduciendo la deuda tecnológica y los tiempos de desarrollo.
- Los nuevos gráficos e informes se entregan a tiempo.
- Se han aplicado las mejores prácticas, limpiando las lagunas de datos de los informes existentes y evitando que se produzcan en los de nueva creación.
- Se han diseñado nuevos proyectos y están en cola para ser implementados.
- La deuda tecnológica se ha reducido en gran medida.
Nuestros ingenieros de aprendizaje automático han sacudido su mundo.
- Se han optimizado los modelos.
- Se han diseñado e implementado pipelines de implementación que permiten un mejor rendimiento.
- La deuda tecnológica se ha reducido a su nivel mínimo en la historia del cliente.
- Los proyectos del nuevo mercado ya están en proceso de despliegue.
El departamento de QA respalda nuestro modelo de entrega continua, permitiendo que nuestras funcionalidades lleguen a nuestros clientes finales de una manera mejor, más rápida, más frecuente y más segura que nunca.
- Nuestro marco de control de calidad está a medio camino y ya es utilizado por la mayoría de los equipos de desarrollo.
- La cobertura del código ha alcanzado un nivel saludable.
- A medida que se utilizan nuevas tecnologías, nuestros ingenieros han ideado nuevas soluciones para comprobar y validar adecuadamente el código y las funcionalidades.
Tecnologías clave:
AWS
Python Pandas
Python Scikit-learn
Java / Scala
Snowflake
MySQL
Sigma
Kubernetes
Docker
GLR
ReactJS
Blueshift
Fineract
Neo4J
Git
Feeds de datos / integración:
