Descripción del puesto

Funciones Principales

Las responsabilidades del rol se centran en la gestión de infraestructura de datos y colaboración con equipos de analítica e IA:

• Ingeniería de Pipelines: Diseñar, construir y mantener pipelines de datos end-to-end integrando múltiples fuentes (transaccionales, APIs, archivos, terceros).

• Gestión de Datos: Administrar los diferentes estadios de los datos (raw, staging, curated, analytics/feature layers).

• Procesamiento: Implementar procesos de ingesta tipo batch (por lotes) y/o streaming según las necesidades del negocio.

• Soporte Analítico y de IA:

◦ Modelar datos para consumo de BI y Analytics en conjunto con esos equipos.

◦ Preparar y mantener datasets que sirvan de insumo para modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

◦ Colaborar con el equipo de IA en la definición de features, etiquetas y datasets de entrenamiento.

• Calidad y Optimización:

◦ Asegurar la calidad, consistencia y trazabilidad de los datos a lo largo de los pipelines.

◦ Optimizar el rendimiento (performance) y los costos de los procesos de datos.

• Metodología y Estrategia:

◦ Implementar buenas prácticas de DataOps como versionamiento, testing de datos, monitoreo y alertas.

◦ Documentar pipelines, modelos y flujos de datos.

◦ Participar en el diseño de arquitecturas de datos escalables.

◦ Evaluar e incorporar nuevas herramientas y tecnologías.

Habilidades Profesionales (Competencias)

Se busca un perfil enfocado en la colaboración y la metodología:

• Pensamiento estructurado y orientación a la calidad.

• Capacidad de trabajo colaborativo con las áreas de BI, Analytics e IA.

• Comunicación clara con perfiles técnicos y de negocio.

• Proactividad y mentalidad de mejora continua

Requisitos

Formación y Experiencia

• Instrucción: Se requiere nivel Superior.

• Especialidad: Carreras como Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Matemáticas, Estadísticas, Mecatrónica u otros campos afines.

• Experiencia: Es necesaria una experiencia de 4 años.

• Género: Indistinto.

Perfil Profesional y Técnico El candidato debe contar con una experiencia sólida como Data Engineer y cumplir con las siguientes habilidades técnicas:

• Lenguajes y Herramientas: Dominio avanzado de SQL y experiencia desarrollando pipelines con Python u otros lenguajes afines.

• Infraestructura de Datos: Conocimiento de Data Warehousing y Data Lakes, así como manejo de plataformas en la nube (GCP, AWS o Azure).

• Procesamiento: Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y utilizando herramientas de orquestación como Airflow, Dagster, Prefect u otras.

Conocimientos en Machine Learning (IA) Dado que el puesto pertenece al área de AI & Data, se requieren competencias específicas en esta rama:

• Comprensión del ciclo de vida de modelos de Machine Learning.

• Experiencia preparando datos para entrenamiento, validación e inferencia, manejando conceptos como features, labels, data leakage y drift.

• Experiencia integrando pipelines de datos con flujos de MLOps.

• Capacidad para el consumo o exposición de datos para modelos generativos o predictivos.

Beneficios

• Sueldo acorde al perfil y mercado
• Beneficios de ley y beneficios corporativos
• El ambiente más cool para cultivar tu carrera profesional
• Ambiente de reto y crecimiento profesional