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Ingeniero​/a sénior de software, datos; todos los géneros

in 50667, Köln, Nordrhein-Westfalen, Deutschland
Unternehmen: Prematch Sports GmbH
Vollzeit position
Verfasst am 2026-11-04
Berufliche Spezialisierung:
  • IT/Informationstechnik
    Daten Analyst, Dateningenieur, Datenwissenschaftler, Data Science Manager
Gehalts-/Lohnspanne oder Branchenbenchmark: 80000 - 110000 EUR pro Jahr EUR 80000.00 110000.00 YEAR
Stellenbeschreibung
Stellenbezeichnung: Ingeniero/a sénior de software, datos (todos los géneros)

¡Hola!

Imagina que el fútbol amateur por fin tuviera la plataforma que se merece.
Cada fin de semana, millones de personas escriben sus propias historias futbolísticas, en los campos, en los clubes y desde la banda. Creemos que esta pasión también merece un hogar digital.
Eso es exactamente lo que estamos construyendo cada día.

En resumen

Buscamos a alguien que nos ayude a escalar nuestro negocio de Teamwear más allá de su alcance actual, creando la infraestructura de datos, los pipelines y las herramientas que impulsarán la siguiente etapa de Teamwear.

Información principal
  • Incorporación: De inmediato
  • Ubicación: Colonia, Berlín, Londres o remoto
  • Jornada: Completa
  • Equipo: Teamwear/Tech
¿ Encajamos?

Lo esencial, para que ambos sepamos si puede funcionar.

  • 100 % en remoto: Este puesto está disponible, por lo general, 100 % en remoto desde la UE o el Reino Unido. Si aun así te apetece trabajar desde una de nuestras oficinas de Colonia, Berlín o Londres, serás más que bienvenido/a.
  • Experiencia: Tienes entre 6 y 8 años de experiencia en ingeniería de software e ingeniería de datos.
  • Idiomas: Hablas inglés con fluidez. El alemán es un gran plus.
  • Espíritu startup: Prefieres dar forma a las cosas en lugar de limitarte a marcar casillas, incluso cuando eso implique resolver cuestiones sin una hoja de ruta definida.

Además de tus responsabilidades principales, también:

  • Herramientas internas: Desarrollarás herramientas internas que permitan al equipo recopilar y corregir datos por su cuenta.
  • Analítica e informes: Crearás análisis e informes para las partes interesadas internas y los socios externos.
Qué harás, tu terreno de juego

Así impulsarás nuestra misión cada día.

  • Pipelines de datos: Crearás y mantendrás pipelines para la recopilación automatizada de datos, estructurados de modo que se puedan añadir rápidamente nuevas fuentes y mercados.
  • Algoritmos: Desarrollarás algoritmos para extraer información relevante de sitios web e imágenes.
  • Calidad de los datos: Garantizarás la calidad de los datos mediante validaciones, niveles de confianza, monitorización y traspasos claros, tanto internamente como a nuestros socios.
  • Infraestructura de datos: Gestionarás y seguirás desarrollando la infraestructura de datos del área de Teamwear.
  • Segundo punto de contacto técnico: Actuarás como segundo punto de contacto técnico para el área de Teamwear.
Qué aportarás al equipo

No buscamos un CV perfecto, pero deberías reconocerte en estos puntos.

  • Amplio perfil técnico: Te mueves entre los pipelines de datos, el backend y algo de frontend, y no te asustan la IA ni el análisis de imágenes.
  • Automatización de datos: Tienes experiencia con pipelines de datos automatizados, web scraping y procesamiento de imágenes.
  • Bases de datos y modelado de datos: Tienes experiencia especializada en bases de datos y modelado de datos.
  • Autonomía: Trabajas de forma autónoma, incluso cuando no hay otro ingeniero en la sala y el contexto procede de los equipos de negocio.
  • Aprendizaje rápido: Te familiarizas rápidamente con ámbitos que no conoces y haces las preguntas adecuadas durante el proceso.
  • Mentalidad 80/20: Sabes cuándo lo rápido y suficientemente bueno es el enfoque adecuado y cuándo los datos deben ser 100 % precisos porque una decisión depende de ellos.
  • Calidad de los datos: Te fijas en los detalles relacionados con la calidad de los datos y haces explícitas las incertidumbres.
  • Pensamiento basado en datos: No te limitas a analizar los datos. Identificas qué contienen, qué significan y qué deberíamos analizar después, aunque nadie te lo haya pedido.
  • Buenas prácticas de ingeniería: Escribes código limpio y fácil de mantener, y sigues buenas prácticas de ingeniería, como las pruebas y las revisiones de código.
  • Herramientas: Python, PostgreSQL, RabbitMQ, Grafana,…
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