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Buscamos desarrollador/a con experiencia en frontend para la plataforma avanzada de análisis de datos más potente y rápida del mercado. €45-70K. Madrid y/o Remoto.
Qué perfil estamos buscando
Buscamos a alguien que tenga experiencia desarrollando aplicaciones web complejas para la web. Solemos preferir perfiles más generalistas que especialistas. O si has trabajado en videojuegos o en backend, pero te interesa el desarrollo web este también es un buen sitio para desarrollarte. Aunque esta posición está orientada a alguien que principalmente estará desarrollando lógica reactiva y componentes de React con Typescript, si no te da miedo (o te gustaría aprender) a tocar un backend en Rails o incluso código en C++ que también usamos en el frontend vía WebAssembly (Aquí una charla sobre cómo usamos WebAssembly por si tienes curiosidad) pues mejor que mejor.
Lo que esperamos de ti:
Que tengas nivel para liderar un equipo técnico, pero que perfieras seguir por un camino de Individual Contributor.
Fundamentos sólidos de estructuras de datos y algoritmia. Manejar tantos datos de forma interactiva nos fuerzan a tener el uso de memoria y CPU en mente. No es raro tener abierto el profiler.
Más de cinco años de experiencia trabajando con Javascript usando algún framework moderno para la creación de Single Page Applications. Conocimientos de Typescript y React son muy valorados pero no imprescindibles.
Soltura con código asíncrono (promesas, async & await) y reactivo (usamos mobx para manejar el estado).
Conocimientos sólidos del stack de tecnologías web end to end (e.g. DOM, CSS, HTTP, cookies, headers, asset loading / caching).
Atención al detalle y disciplina a la hora de probar y asegurar la calidad del código.
Competencia en inglés, normalmente hablamos en español pero no es raro escribir y mantener una conversación en inglés.
Puntos extra si...
Valoramos grados en informática o estudios similares porque sabemos los cimientos que proporcionan, pero también sabemos que un título no garantiza nada, así que no ponemos como requisito tener títulos oficiales. En nuestro de ingeniería tenemos tantos doctorados como gente sin carrera universataria.
Si has hecho visualización de datos con librerías como d3.js también es buena señal de que encajas.
Sobre nuestro stack
Dado que es un software de análisis de datos que queremos que sea muy rápido e interactivo, para que los analistas no pierdan el flow por culpa de la latencia de la red, una gran cantidad de computo se realiza directamente en el cliente, en el front. Así que hemos tenido que montar una arquitectura bastante especial,híbrida, hay cálculos que se hacen sólo en el front, otros sólo en back y algunos con el mismo código se ejecutan en back o front dependiendo del tamaño del dataset. Además de esto, también serializamos el estado del proyecto con nuestro propio DSL, para hacer todo muy reproducible y accesible para los usuarios más avanzados y los menos técnicos.
Si te apetece ver de cerca cómo se hace software potente en un navegador (que parece que es el futuro de nuestra industria) no creo que haya mucho sitios como Graphext para aprenderlo de primera mano.
Con quién trabajarías
El equipo de frontend está integrado por Juan Morales, que además de programar, también diseña la interfaz junto con nuestra diseñadora Andrea. Y lo hace porque aunque Juan es informático de formación acabó haciendo un doctorado en human computer interaction aplicado justamente a diseñar interfaces de análisis de datos. Así que no va a diseñar nada que sepa que es imposible de programar, pero sí intentará que explotemos al límite lo que se puede hacer hoy día sobre un navegador.
El equipo de frontend también lo integran Isa, Raúl y Luna son los que han creado muchas de las features más claves del producto. Aunque el foco del equipo está en frontend también tienen experiencia y ayudan con tareas de backend.
Por otro lado, Miguel (el CTO y co-fundador) e Ian también contribuyen al desarrollo del frontend de la aplicación pero más desde el lado de WebAssembly y WebGL.
Además de todos estos programadores el equipo tiene más data scientist y gente de negocio que puedes ver aquí (Team)
Compensación
Salario entre 45K y 70K euros brutos anuales. Dependerá de tu experiencia y autonomía.
Contrato indefinido.
Puedes elegir tu propio equipo. Aunque la mayoría trabajan con Macbook Pro también puede elegir otro ordenador de similares caracterísitcas. También te dotamos de pantalla, teclado, ratón en la oficina.
Cómo funciona el proceso de selección
El proceso puede empezar ahora mismo, rellenando el formulario que enlazamos arriba de esta página.
Contactaremos a la gente que veamos que cumple con los criterios del perfil que buscamos.
Si tras esa llamada vemos que estamos alineados, unos días o semana más tarde, te invitaremos a hacer una prueba con nosotros. Normalmente consiste en pasar un par de horas trabajando con nosotros (a través de videollamada) en un problema concreto de frontend con la gente de nuestro equipo. Buscamos ver tus habilidades, cómo piensas y comunicas, y por supuesto, que nos conozcas mejor tú también a nosotros.
Si tras la prueba estamos convencidos que eres la persona adecuada para el puesto te haremos una oferta.
Si la aceptas nos gustaría que te incorporaras de inmediato (si no estás trabajando en ese momento) o tras 15-30 días si tienes trabajo actualmente :)
Sobre Graphext
Somos un equipo de 20 personas con oficina en pleno centro deMadrid (Calle Arlabán 7). Nos dedicamos a hacer un producto desoftware para que la gente que ha estudiado ADE, Económicas, Biología, Caminos o Periodismo... puedan hacer análisis avanzado de datos. Para aquellos a los que Excel y los dashboards se les quedan cortos y tal.
Con Graphext intentamos que esos analistas, consigan hacer cosas más "predictivas" y “preescriptivas” para sacar conclusiones de los datos como si hubieran estudiado Matemáticas, Física o Informática y supieran escribir código en Python o R... para más de 50 casos de uso que vamos encontrando. Desde desarrollar fármacos nuevos, a entender por qué se producen ciertos crímenes o por qué se van los empleados de una empresa.
Creemos que las herramientas que hay ahora mismo en el mercado limitan o impiden que muchos de estos analistas las pueda usar porque: necesitas saber programar, no te guían prácticamente nada para descubrir qué funciones de limpieza de datos, enriquecimiento o algoritmia puedes usar para resolver determinados problemas de negocio, son muy poco interactivas y lentas (human in the loop), y sólo te dejan trabajar con datos estructurados (numéricos y categóricos) y se olvidan de todo lo que hoy día con machine learning se puede sacar de információn desesctructurada (textos e imágenes).
Empezamos hace más de 6 años, pero no fue hasta hace 3 y medio que recibimos una inversión relevante de nuestro principal inversor KFund. En total hemos levantado 3M de financiación.
Además de la inversión recibida para crear el producto de la nada, vamos añadiendo clientes nuevos mes a mes.
Dónde y cuándo
Nuestras oficinas están en pleno centro de Madrid, en la Calle Arlabán 7 concretamente. Puedes ver fotos en nuestro Instagram.
Actualmente todo el equipo, dada la situación, está trabajando plenamente en remoto.
En la vieja o nueva normalidad somos muy flexibles con cómo repartes tus horas de trabajo. Pensamos que vernos en persona a menudo tiene mucho valor. No todos los días, pero sí a menudo. Por eso puedes quedarte a trabajar en casa varios días a la semana sin problema, pero esperamos verte por la oficina también durante la semana. Somos un equipo pequeño y las relaciones de confianza que se generan o la capacidad de pensar en cosas creativas fuera del roadmap, de momento, pensamos que funcionan mejor en persona que a través de una videollamada.
Lo mismo con tus días de vacaciones. Puedes repartirlos a lo largo del año con toda la flexibilidad, coordinandote un poco antes con tus compañeros.
Con qué valores
Tenemos una cultura basada en la responsabilidad, somos pocos y no queremos tener más capitanes que marineros, así que contratamos gente de la que esperamos poder confiar sin tener que estar supervisando constantemente, con una motivación instrínsica por seguir creciendo profesionalmente.
Nos gusta la honestidad y transparencia. Creemos que casi todos los problemas gordos empiezan como maletendidos pequeños que suelen tener que ver con cierta falta de confianza que nace de no tener información suficiente.
Procuramos crear un ambiente donde la gente pueda hablar libremente, ser auténtica y empática al mismo tiempo con todos los compañeros del equipo.
Tratamos de tener las mínimas reuniones posibles.
Aunque somos una startup, entendemos que para ganar de verdad, esta va a ser una carrera larga y cuidamos de que nadie se queme. Si un día echas más horas de lo normal porque tenías flow (estabas inspirado) y querías acabar algo o había un fuego que apagar, trabajarás menos horas al día siguiente. No te vamos a tener días o semanas esprintando.
Esperemos que entiendas y hables inglés. No tiene que ser perfecto, pero sí suficiente para poder comunicarte. Por tu posición en el equipo, de momento, te relacionaras casi siempre con gente que hable español, pero somos una empresa con mentalidadglobal. Casi todas las comunicaciones externas e internas de la empresa se hacen en inglés, porque hacemos un producto para cualquier persona del mundo. Además tenemos miembros en el equipo que son extranjeros, que no necesariamente necesitan saber hablar español, y esperamos que con los años sigamos sumando extranjeros al equipo.
Why do we do Graphext?
We develop software for people who studied business, economics, biology, psychology, engineering, or journalism... and that now call themselves data scientists. Graphext enables them to do advanced data analyticswithout knowing how to write code for those creative people that find Excel and current business intelligence tools (like Tableau or Power BI) too limited.
We allow them to run analyses that are more "predictive" and "prescriptive" than descriptive, with the same power of analysis as if they had studied Maths or Computer Science and knew how to write code in Python or R... for more than 50 different use cases that we have identified so far... from developing new drugs, to understand why some crimes are growing o why the employees of a company are leaving.
Current data science tools demand learning to code in Python or R (which takes years until someone is fluid enough). These tools don't guide you either. Don't help you discover what methods and techniques are appropriate for different kinds of analysis (data cleaning, enrichment, modeling) to solve many business problems. These tools aren't very interactive (you need a quick feedback loop to understand what you are doing), and you can only work with structured data (numerical and categorical data). They miss all the possibilities we now have to analyze texts and images thanks to AI's latest advancements.
We highly value candidates who register for a free account and try Graphext before the first interview, and come with questions.
We also regularly post more examples on our Twitter and Blog.
How is this company doing?
The two co-founders, Victoriano and Miguel, spent the first years building another product that inspired them to later, in 2017, raise money from venture capital ( Kfund is our main investor ) to build Graphext. Up to this date, the company has received over 3M euros in funding.
At the same time, we also keep growing our revenue as we sign more and more customers every month.
Where, when, and how
We do have a very nice office in central Madrid, plenty of light, two terraces, and a BBQ :) If you happen to live in Madrid, you can come anytime. We are a global remote company by default, and we usually bring to Madrid all the people working remotely once a quarter for an entire week.
We are really flexible about how you administrate your time.
Really flexible about your vacations too. Just coordination with the rest of the team is required.
You will choose the machine which you would like to work on. Most of us are using Macbook Pro or MacBook Air. You will decide if you prefer Windows rather than macOS.
Our core values
Our culture is based on responsibility. We are still a small company, and we don't want to have more managers and individual contributors, so we focus on hiring people we expect to trust without supervising all the time, with a high intrinsic motivation to keep growing as a professional.
We like honesty and transparency. We believe most big issues arise as small misunderstandings and lack of communication erode trust for not having enough information to understand decisions.
We really do our best to create an environment where people can speak freely, being authentic and empathic at the same time with all their peers.
We try to have as few meetings as possible.
Even though we are a startup, we play a long game, and we care to avoid burnout. If you want or need to work many hours one day because you had flow, you were inspired, or there was an emergency, you will work less the following day. You are not gonna be sprinting for weeks.
We have a global mindset. Even though most team members are Spanish, we are open to hiring anybody from anywhere. We make sure people are comfortable communicating in English. Everything is documented and reported in English.
