Cloud, DevOps e Ingeniería de Datos

La mayoría de los equipos de ingeniería chocan dos veces con la misma pared: primero cuando la infraestructura deja de ser reproducible, y después cuando los pipelines de datos dejan de ser confiables. Nosotros construimos la capa que resuelve ambos problemas. En el lado de infraestructura, eso significa módulos de Terraform u OpenTofu que convierten tu entorno de AWS, GCP o Azure en código controlado por versiones, además de pipelines de CI/CD que automatizan el camino desde el commit hasta producción. En el lado de datos, significa modelos en dbt, pipelines impulsados por Airflow o Kafka, y almacenes de datos en Snowflake, BigQuery o Databricks que entregan a analistas y aplicaciones posteriores cifras en las que realmente pueden confiar.

Este trabajo es para equipos de ingeniería que ya superaron su primer prototipo, aquellos donde la configuración manual de servidores, los despliegues basados en conocimiento tribal o los dashboards alimentados desde hojas de cálculo se han convertido en el cuello de botella. Una startup en crecimiento necesita clústeres de Kubernetes con autoescalado y plataformas de desarrollo con rutas estándar (golden paths) para que el ritmo de lanzamiento no se frene a medida que el equipo crece. Una empresa desbordada por exportaciones de múltiples herramientas desconectadas necesita un lakehouse y pipelines ELT que reemplacen el manejo manual de archivos CSV con transformaciones programadas y verificadas.

Tratamos la infraestructura y los datos como una sola disciplina, no como dos entregas separadas: la plataforma y los datos que produce se construyen con el mismo estándar. El trabajo se dimensiona con tarifa fija en lugar de quedar abierto, de modo que el costo se corresponde con el resultado: los proyectos de infraestructura y CI/CD parten de $8,000, y las plataformas de datos completas y los pipelines parten de $25,000+.