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Roles IT en 23people#

En 23people nos especializamos en roles técnicos fundamentales de la industria tecnológica que derivan de una competencia esencial: saber programar y construir software empresarial.

Software Engineers#

Los Software Engineers construyen, mantienen, modernizan y prueban aplicaciones y sistemas de software empresarial, asegurando su calidad y escalabilidad.

Roles comunes en esta categoría:

  • Fullstack Engineers
  • Frontend Engineers
  • Backend Engineers
  • QA Engineers

Tecnologías clave: JavaScript/TypeScript, Python, Java, React, Angular, Node.js, .NET

Data Engineers#

Los Data Engineers diseñan e implementan sistemas para procesar, almacenar y gestionar grandes volúmenes de y flujos de datos, garantizando su calidad y accesibilidad.

Responsabilidades principales:

  • Diseño e implementación de pipelines de datos
  • Gestión de data warehouses y data lakes
  • Integración de múltiples fuentes de datos
  • Optimización de consultas y procesos ETL

Tecnologías clave: SQL, Python, Apache Spark, Airflow, dbt, Snowflake, AWS Redshift

Cloud Engineers#

Los Cloud Engineers diseñan, implementan y optimizan infraestructuras en la nube, automatizando procesos de despliegue y asegurando la disponibilidad de los servicios.

Roles comunes en esta categoría:

  • DevOps Engineers
  • Site Reliability Engineers (SRE)
  • Cloud Architects

Responsabilidades principales:

  • Diseño de arquitecturas cloud-native
  • Automatización de infraestructura (IaC)
  • Implementación de CI/CD
  • Monitoreo y optimización de costos cloud

Tecnologías clave: AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Docker, Terraform, Jenkins

AI Engineers#

Los AI Engineers desarrollan algoritmos y modelos que permiten a las máquinas realizar tareas que requieren inteligencia artificial, transformando datos en soluciones predictivas y adaptativas.

Roles comunes en esta categoría:

  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Deep Learning Engineers

Responsabilidades principales:

  • Desarrollo de modelos de Machine Learning
  • Implementación de soluciones de IA en producción
  • Análisis predictivo y prescriptivo
  • Optimización de modelos

Tecnologías clave: Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, MLflow, LangChain

Ver también: