Backend
Python
Ingenieros Python para IA, APIs y Pipelines de Datos.
Ingeniería Python de producción en machine learning, desarrollo de APIs e infraestructura de datos. Nuestros desarrolladores construyen servicios FastAPI, orquestan pipelines ML e ingenierían sistemas ETL que procesan millones de registros diarios. Atendemos equipos de datos e ingeniería en España, Alemania, Países Bajos, Reino Unido y Escandinavia, con 4–6 horas de solapamiento diario CET y manejo de datos totalmente conforme con el RGPD.
Use Cases
What we build with Python.
Pipelines de Machine Learning
Flujos ML de extremo a extremo con scikit-learn, PyTorch o Hugging Face — desde feature engineering y entrenamiento de modelos hasta servir predicciones vía REST o gRPC. Versionado de modelos con MLflow, experiment tracking y retraining automatizado. Construidos sistemas ML para empresas healthtech en Madrid, plataformas de analytics predictivo en Barcelona y motores de recomendación para marcas e-commerce en Valencia.
Microservicios FastAPI
APIs async de alto rendimiento con FastAPI, validación Pydantic y documentación OpenAPI auto-generada. Dependency injection, cadenas de middleware y workers de tareas en background — todo type-hinted y testeable. Entregadas arquitecturas de microservicios para plataformas logísticas en Barcelona, APIs fintech en Madrid y backends B2B SaaS en todo el mercado español.
Ingeniería de Datos y ETL
Pipelines de datos robustos con Apache Airflow, Dagster o Prefect orquestando extracción desde APIs, bases de datos y sistemas de archivos. Capas de transformación usando Pandas, Polars o dbt, carga en Snowflake, BigQuery o Redshift. Construidos pipelines procesando más de 50M registros diarios para empresas de analytics en Madrid y plataformas de datos en Barcelona.
Integración LLM y Agentes de IA
Integración de OpenAI, Anthropic y LLMs open-source en aplicaciones de producción. Pipelines RAG con bases de datos vectoriales, prompt engineering, function calling y frameworks de agentes como LangChain o orquestadores personalizados. Desplegados productos potenciados por IA para legal tech en Madrid, automatización de soporte al cliente en Barcelona y plataformas de contenido en toda España.
Computación Científica y Simulación
NumPy, SciPy y solvers numéricos personalizados para finanzas computacionales, biostatística e ingeniería de simulación. Entornos de investigación basados en Jupyter que pasan a código de producción con empaquetado y testing adecuados. Servido a equipos cuantitativos en Madrid, grupos de investigación en Barcelona y firmas de ingeniería en Valencia.
Automatización e Infraestructura de Scripting
Automatización con Python para DevOps, recolección de datos y flujos de procesos de negocio. Web scrapers con Playwright y Scrapy, jobs programados con Celery e integraciones Slack/Teams para alertas. Construidas suites de automatización para equipos de operaciones en Madrid, agencias de marketing en Barcelona e equipos de infraestructura en toda España.
Expertise
How we work with Python.
Async Python y APIs de Alto Rendimiento
Construimos sobre asyncio, uvicorn y middleware ASGI para manejar miles de conexiones concurrentes. Connection pooling con asyncpg, colas de tareas en background y patrones de concurrencia estructurada. Profiling con py-spy y análisis de memoria con memray para eliminar cuellos de botella en workloads de producción.
Ingeniería ML y Model Serving
Más allá de notebooks de entrenamiento — productionizamos modelos con feature stores adecuados, model registries e infraestructura de serving. ONNX Runtime o TorchServe para inferencia, frameworks A/B testing para comparación de modelos y monitorización para detección de drift. Model serving desplegado en EU con garantías de residencia de datos cuando se requiere.
Python Type-Safe con Pydantic
Type hints estrictos aplicados por mypy o pyright en todo el codebase. Modelos Pydantic para validación en cada boundary — inputs de API, configuración, filas de base de datos y respuestas de servicios externos. Gestión de settings con pydantic-settings para configuración específica por entorno en desarrollo, staging y entornos de producción EU.
Packaging y Gestión de Dependencias
Tooling Python moderno con uv o Poetry para resolución de dependencias, entornos virtuales y lockfiles. Soporte monorepo con namespace packages e instalaciones editables. Imágenes Docker optimizadas con multi-stage builds y layer caching — imágenes de producción slim bajo 200MB para arranque rápido de contenedores en cualquier región de despliegue.
Testing y Observabilidad
Pytest con fixtures, parametrize y datos de test basados en factories. Tests de integración contra bases de datos reales usando testcontainers. Logging estructurado con structlog, distributed tracing con OpenTelemetry y métricas exportadas a Prometheus o Datadog. Stack de observabilidad completo para depurar incidencias en producción en despliegues de España y EU.
Why us
Why TBI for Python.
Onboarding Rápido, Contexto Profundo
Nuestros ingenieros Python tienen experiencia en producción con FastAPI, Django, pipelines ML e ingeniería de datos. Revisan tu codebase, entienden tu arquitectura y abren su primer PR en 2–3 días — sin meses de acompañamiento.
Desarrollo Potenciado por IA
Nuestros ingenieros usan Cursor, Copilot y herramientas LLM para generación de código, escritura de docstrings y scaffolding de tests. La naturaleza dinámica de Python se beneficia enormemente de la asistencia de IA — nuestros desarrolladores combinan velocidad de IA con disciplina de type-hints para entregar más rápido sin sacrificar calidad de código.
Solapamiento Horario con España y EU
Trabajando desde IST (UTC+5:30), solapamos 4–6 horas con CET y 3–4 horas con US Eastern. Los fallos de pipelines se triajean antes de que tu equipo de datos en Madrid empiece su día. Los resultados de entrenamiento de modelos se revisan e iteran durante las horas compartidas con tu equipo ML en Barcelona.
Manejo de Datos Conforme con RGPD
Los pipelines de datos Python que manejan datos de ciudadanos EU siguen el RGPD por diseño — utilidades de anonimización de datos, procesamiento consciente del consentimiento y almacenamiento en región EU. Firmamos DPAs, desplegamos en eu-central-1 o eu-west-1 e implementamos políticas de retención de datos directamente en el código del pipeline.
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FAQ
Common questions.
¿Cuánto cuesta contratar un desarrollador Python dedicado en modalidad offshore?
Ingenieros Python a tiempo completo parten desde 4.500 €/mes. Ingenieros senior con especialización en ML, ingeniería de datos o APIs async oscilan entre 5.800 € y 8.500 €/mes. Un desarrollador Python senior en España cobra 45.000–70.000 €/año. Nuestro modelo ofrece experiencia equivalente — incluyendo habilidades de ML y pipelines de datos — con un 60–70% menos de coste y la misma disponibilidad horaria.
¿Con qué rapidez puede un desarrollador Python empezar a trabajar en nuestro proyecto?
2–3 días desde contrato hasta el primer PR. Emparejamos desarrolladores con tu ecosistema Python específico — tu framework web, stack ML, herramientas de datos y setup de despliegue. Llegan con tu repo clonado, dependencias instaladas y comprensión de tu arquitectura. La primera contribución siempre es algo tangible, no una tarea de setup.
¿Pueden vuestros desarrolladores Python manejar tanto ingeniería ML como desarrollo de APIs backend?
Sí — muchos de nuestros ingenieros Python senior trabajan en ambos dominios. Construyen servicios FastAPI que sirven predicciones de modelos ML, diseñan pipelines de features que alimentan jobs de entrenamiento e implementan monitorización del rendimiento de modelos en producción. Para engagements más grandes, también podemos proporcionar especialistas enfocados en un dominio.
¿Cómo gestionáis el cumplimiento RGPD en pipelines de datos Python?
A nivel de código: funciones de anonimización para campos PII, comprobaciones de consent-flag antes de procesar y retención de datos configurable en orquestadores de pipelines. A nivel de infraestructura: compute y almacenamiento en región EU, datos encriptados en reposo y en tránsito y audit logging para acceso a datos. Firmamos DPAs y podemos desplegar enteramente dentro de fronteras EU.
¿Qué solapamiento horario tienen vuestros ingenieros Python con equipos de España y EU?
Nuestro equipo opera desde IST (UTC+5:30). Eso significa 4–6 horas de solapamiento con CET — ideal para sesiones de pairing por la tarde o ceremonias de sprint con equipos europeos — y 3–4 horas con US Eastern para syncs matutinos. La monitorización de pipelines de datos ocurre las 24 horas, con handoffs que aseguran que las incidencias se detecten en horas, no días.
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