Internal Systems Engineer

Sobre Growth Institute

Growth Institute es líder global en educación ejecutiva para empresas medianas, con operación en Estados Unidos, México y mercados internacionales. Atraviesa un cambio de fondo: de vender cursos a responder por los resultados que vienen después.

Eso sube la vara de lo que la tecnología tiene que resolver. Convertirse en el sistema operativo para CEOs implica inscripciones que funcionan en el momento en que alguien paga, datos que muestran si un líder efectivamente avanza, y un stack — CRM, LMS, pagos, analítica y aplicaciones internas — que se comporta como un solo producto y no como cinco. Los equipos dependen de eso todos los días.

El rol

Este rol existe para que ese stack funcione, se conecte bien y mejore con el tiempo.

La misión: dar soporte y mejorar de forma continua los sistemas sobre los que opera GI, para que funcionen de manera confiable, se integren efectivamente y evolucionen conforme el negocio lo necesita.

Reporta al Head of Technology. Fecha estimada de inicio: 1 de octubre de 2026.

Qué se lleva

Sistemas centrales confiables. CRM, LMS, pagos, infraestructura de analítica y herramientas internas críticas funcionan de manera confiable, con los problemas técnicos diagnosticados y resueltos.

Soporte técnico efectivo. Atención a problemas de sistemas, configuración, datos e integraciones, con escalamiento cuando hace falta intervención de ingeniería más profunda o del proveedor.

Mejora continua de los sistemas. Detectar problemas recurrentes, fricciones y limitaciones técnicas, e implementar mejoras prácticas en lugar de resolver lo mismo manualmente una y otra vez.

Automatización de flujos. Automatizaciones que reducen trabajo repetitivo y mejoran la confiabilidad de los procesos del negocio.

Integraciones confiables. APIs, webhooks y flujos de datos que conectan las plataformas centrales de GI, implementados, mantenidos y depurados.

Herramientas internas y desarrollo ligero. Scripts, utilidades, dashboards y aplicaciones internas ligeras, construidas con desarrollo asistido por IA y agentes de código modernos como parte normal del flujo de trabajo.

Soporte a la infraestructura de analítica. Implementación y mantenimiento de tracking, pipelines de datos, integraciones e infraestructura de analítica, en coordinación con quienes son dueños de la analítica y el reporte de negocio. Este rol apoya la implementación técnica; no es dueño de la estrategia de analítica, los KPIs ni el reporte de negocio.

Visibilidad de los sistemas. Logging, monitoreo y documentación de las integraciones y flujos críticos, para que los problemas se puedan entender y diagnosticar con eficiencia.

Qué buscamos

Un perfil técnico generalista, al que le interesa entender cómo funcionan los sistemas, conectarlos, arreglarlos cuando fallan y mejorarlos de forma continua.

No hace falta ser experto en desarrollo de software. Sí conviene tener soltura con APIs, datos, plataformas de automatización y herramientas de desarrollo asistido por IA para construir soluciones prácticas y confiables.

No se espera que esta persona diseñe la arquitectura de GI. Sí que pueda recibir un problema relativamente ambiguo dentro de estos sistemas, investigarlo y llevarlo hasta una solución con buena autonomía.

Las competencias que más pesan:

• Resolución de problemas técnicos. Investigar problemas desconocidos en varios sistemas, seguir los flujos de datos e integraciones, identificar causas probables y resolver o escalar según corresponda.
• APIs e integraciones. Soltura con APIs, webhooks, autenticación, JSON y plataformas SaaS de terceros.
• Automatización. Construir y mantener flujos con n8n, Make, Pipedream o equivalentes.
• Comunicación y ownership. Trabajar directamente con áreas no técnicas, acompañar un problema hasta su resolución y comunicar con claridad qué pasó y qué se necesita.

Suma puntos

• Desarrollo asistido por IA. Construir scripts, integraciones y aplicaciones ligeras con herramientas como Codex, Claude Code o Cursor. Se valora más entregar soluciones que funcionan y se sostienen que la programación desde cero.
• Datos y SQL. Consultar bases relacionales, investigar inconsistencias de datos y trabajar con datos operativos de forma segura.
• Implementación de analítica. Eventos, propiedades, tracking plans, pipelines de datos e integraciones de analítica, al nivel necesario para implementarlos y depurarlos.
• Pensamiento sistémico. Mirar más allá del pedido puntual, hacia las dependencias, los problemas recurrentes y las oportunidades de mejora.