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CTO · 2017 - 2019

OneRagtime

Diseñé y construí los tres productos de OneRagtime, una plataforma VC europea con 150 M€ en activos: la plataforma para inversores, el núcleo de operaciones y un pipeline de datos para el sourcing de deals.

oneragtime.com

El problema

OneRagtime financia e impulsa startups europeas en fase temprana, desde Seed hasta Serie B. El fondo gestiona 150 M€ en activos, trabaja con más de 250 inversores y examina más de 4.000 deals al año.

Con ese volumen, gestionar un fondo de VC requería un sistema totalmente digital: una experiencia de inversión para los inversores, herramientas para cada operación VC y una forma de descubrir y calificar startups e inversores sin hacerlo todo a mano.

Lo que construí

  • Diseñé y construí la Platform, la experiencia de inversión para los inversores.
  • Construí el Core, un sistema digital que gestiona todas las operaciones VC.
  • Construí Deepdive, un pipeline de datos que descubre, califica y clasifica startups e inversores, desde el web scraping hasta recomendaciones con IA.
  • Formé y dirigí el equipo tecnológico (producto, desarrollo y datos) en Barcelona, y lideré la due diligence técnica de las startups del deal flow.

Decisiones y concesiones

  • Un monolito Django, PostgreSQL y scripts Python programados para Deepdive en lugar de un pipeline sofisticado

    Por qué: funcionaba en semanas, no en meses

    Coste: no era elegante.

  • Procesamiento por lotes para Deepdive, ajustado al requisito inicial de una ejecución diaria

    Por qué: lo más simple que cubría la necesidad

    Coste: cuando el equipo de inversión quiso alertas en tiempo real, añadirlas a un sistema batch fue doloroso.

  • Tres productos separados con contratos estrictos entre ellos en lugar de un monolito

    Por qué: tres grupos de usuarios con necesidades distintas podían evolucionar de forma independiente

    Coste: más que construir al principio.

Resultado

El equipo de inversión usó Deepdive para tomar decisiones reales a las pocas semanas de la primera versión, sobre más de 4.000 deals examinados al año. El modelo de datos limpio permitió añadir nuevas fuentes en días en lugar de semanas. El fondo ha respaldado a más de 50 empresas, entre ellas el unicornio Jellysmack.

Stack

Docker Swarm · Django · Python · VueJS

Conclusión

Auditar docenas de startups para inversores cambió cómo evalúo las decisiones técnicas, incluidas las mías. Los equipos que entregan rápido no son los que tienen la mejor stack, sino los que tienen menos abstracciones innecesarias.