.Las herramientas No-Code están triunfando porque democratizan el uso de la tecnología. Graphext es una de ellas. Si te apasiona crear soluciones tecnológicas que faciliten y mejoren los procesos de las empresas, y además, te flipan los datos, este es tu sitio. Pero necesitan un/a C++ Developer para seguir optimizando su producto. ¿Te apetece? ????Graphext ha creado un software para poder hacer análisis de datos avanzado sin código. Como lo lees. Una herramienta No-Code para la ingesta, la transformación, la limpieza, la visualización y la predicción aplicando algoritmia y modelos matemáticos. Es un producto potente, no, lo siguiente ????. Todo esto con la ventaja de manipular las fuentes, las muestras y los segmentos de datos en tiempo real con gestos tan sencillos como clicar, seleccionar o arrastrar.Cuentan con más de 80 clientes actualmente, y eso que todavía no han empezado a hacer labor comercial y de marketing... Para que te hagas una idea, hace 4 años empezaron a construir el producto con una inversión importante de KFund. En total han levantado 1.4M de fondos de inversión privados y recibido 1.7M del H2020, un fondo europeo para startups innovadoras.Te lo cuentan mejor ellos, en palabras de Victoriano y Miguel (CEO y CTO de Graphext):"Con Graphext intentamos que esos analistas, consigan hacer cosas más "predictivas" y "preescriptivas" para sacar conclusiones de los datoscomo si hubieran estudiado Matemáticas, Física o Informáticay supieran escribir código en Python o R... para un montón de casos de uso que nos vamos encontrando. Desde desarrollar fármacos nuevos, a entenderpor qué se producen ciertos crímenes opor 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 nadapara descubrir qué funciones de limpieza de datos, enriquecimiento o algoritmia puedes usar para resolver determinados problemas de negocio, son muypoco 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 conmachine learningse puede sacar deinformáción desesctructurada(textos e imágenes)."Y si quieres saber más, KFund les entrevistó en su podcast .???? ¿Qué reto tienen delante?Están construyendo un nuevo motor para acelerar el cálculo de filtros y datos derivados en el cliente. Está construido en C++, luego lo compilan en WebAssembly y lo distribuyen como una biblioteca Typescript para que el front-end pueda usarlo y sea ágil incluso con grandes conjuntos de datos. Así que buscan a alguien con experiencia en C++ que se encargue de ampliar el core de su producto, agregando más transformaciones o estructuras de datos para admitir otro tipo de conjuntos, como series temporales
