Senior backend ia scraper

En Way Ops 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 Fast API, Django, Flask, Node.js, Nest JS u otros similares Experiencia diseñando y consumiendo APIs REST; se valorará conocimiento de Graph QL Conocimientos sólidos de bases de datos relacionales, especialmente Postgre SQL, My SQL o SQL Server Experiencia con bases de datos no relacionales o motores especializados como Mongo DB, Elasticsearch/Open Search, Redis o Click House 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, Beautiful Soup, 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 Java Script/Type Script 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, Rabbit MQ, 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 #J-18808-Ljbffr