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Data Engineering · Argentina

Ingeniero de datos remoto desde Argentina, con equipos de EE. UU.

Qué buscan los equipos de EE. UU. en un perfil Data Engineering, cómo es trabajar desde Argentina en su horario y cómo es el proceso de Ryz Labs.

Ryz Labs suma ingenieros de datos senior a equipos de empresas de Estados Unidos. Trabajás de forma remota desde Argentina, en horario de EE. UU., con las mismas herramientas, reuniones y líderes que el resto del equipo.

Cómo es el trabajo

Formás parte de un equipo de producto de una empresa de Estados Unidos y respondés a sus líderes de ingeniería. Tomás tickets del mismo backlog, haces code reviews y participás en las reuniones del equipo. Ryz trabaja tanto con startups en crecimiento como con equipos de ingeniería de empresas Fortune 500.

Argentina está en UTC-3 todo el año. Una jornada de 9 a 18 h en Nueva York equivale a 10 a 19 h en Buenos Aires mientras EE. UU. tiene horario de verano (de marzo a noviembre), y a 11 a 20 h el resto del año. Con equipos de la costa oeste, el día se corre hacia la tarde.

Todo pasa en inglés: reuniones, Slack, documentación y revisiones de código. No hace falta un acento perfecto, pero sí poder explicar una decisión técnica, hacer preguntas y sostener una conversación en vivo.

Qué buscan los equipos de EE. UU. en un ingeniero de datos

Los equipos de datos construyen los pipelines y los warehouses de los que dependen la analítica, los productos y los proyectos de IA. Se buscan perfiles que piensen en calidad, costos y confiabilidad.

Ryz también arma pods de IA que construyen IA en producción para empresas de EE. UU. Los perfiles con este stack suelen tener un lugar natural en esos equipos.

Temas que conviene repasar

Antes de las entrevistas, conviene tener claras tus respuestas sobre temas como estos:

Trabajar desde Argentina

Buenos Aires, Córdoba, Rosario y Mendoza tienen comunidades tech muy activas, y la ingeniería argentina tiene una larga tradición de trabajo con equipos de Estados Unidos. Los fundadores de Ryz vivieron más de seis años en Buenos Aires, así que conocemos bien cómo se trabaja acá.

Cómo es el proceso de selección

  1. Postulación. Te postulás desde la página Únete al equipo, con tu experiencia y tu stack principal.
  2. Entrevista técnica asistida por IA. Una conversación técnica estructurada sobre tu experiencia real. Las decisiones las toman personas, no la IA.
  3. Entrevistas con recruiters de Ryz. Profundizan en tu experiencia, tu forma de trabajar y tu inglés.
  4. Presentación al equipo. Cuando hay un equipo que encaja con tu perfil, te presentamos. La última instancia es la entrevista final con ese equipo.

Solo el 1 % de las decenas de miles de ingenieros que pasan por nuestras entrevistas termina sumándose a un equipo. Por eso cuidamos cada etapa.

Qué perfil buscamos

Únete al equipo
¿Listo para trabajar con un equipo de EE. UU.?

Postulate desde nuestra página Únete al equipo. La postulación está en inglés, como el trabajo diario.

Únete al equipo →

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia de un rol de data science?

El foco está en la infraestructura: que los datos lleguen limpios, a tiempo y con buen modelo. Los modelos predictivos suelen quedar del lado de ciencia de datos o de IA.

¿Los pipelines alimentan proyectos de IA?

Muchas veces sí. Los pods de IA de Ryz dependen de datos bien modelados, así que la ingeniería de datos suele ser parte central del trabajo.

¿Puedo trabajar desde cualquier provincia?

Sí. El trabajo es remoto: lo que importa es tener buena conexión y disponibilidad en horario de EE. UU., no la ciudad.

¿Cuánta superposición horaria hay con Nueva York?

Casi toda la jornada. Argentina está una hora adelante de Nueva York de marzo a noviembre y dos horas adelante el resto del año.

¿Buscan perfiles junior?

Ryz trabaja sobre todo con perfiles senior: personas que ya llevaron sistemas a producción y pueden trabajar con autonomía en un equipo de EE. UU.

¿Puedo postularme con experiencia en más de un stack?

Sí. Mucha gente domina más de una tecnología. En las entrevistas profundizamos en lo que más dominás y en lo que hiciste en producción.

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