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Descripción de la oferta

A convenir Contrato a término indefinido Tiempo Completo

Sera el encargo de Diseñar, construir y operar los sistemas de IA/ML, ingeniería de datos y analítica que soportan el Programa de Transformación Digital de la empresa. La gestión incluye la integración de modelos de lenguaje en el LMS (Claude API para CO/US/EU y Alibaba Qwen para China), la administración del almacén de datos en Google BigQuery, el desarrollo de canalizaciones ETL, la implementación de paneles ejecutivos de BI, el despliegue del chatbot de soporte basado en PNL, la configuración de flujos de automatización y la construcción de modelos predictivos orientados a la previsión de la demanda y la personalización del contenido.
Ingeniería de Sistemas, Matemáticas, Ciencia de Datos, Informática o áreas afines. Deseable Especialización o Máster en IA/aprendizaje Automático, Ciencia de Datos o afines.
Dominio del inglés (mínimo B2, lectura técnica fluida).
Python avanzado (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic, asyncio, pytest, registro estructurado).
LLM y RAG (LangChain o LlamaIndex, incrustaciones, bases de datos vectoriales (Pinecone, pgvector o Weaviate), ingeniería de prompts).
Ingeniería de datos (BigQuery, Airbyte o Fivetran, dbt, pandas. Se valora el conocimiento de Apache Spark).
BI y visualización (Power BI o Looker Studio conectado a BigQuery).
AWS (ECS Fargate, Lambda, DynamoDB, Kinesis, S3, IoT Core, Greengrass, ECR, Secrets Manager).
Contenedores (Docker, Docker Compose. CI/CD: GitHub Actions. Se valora el conocimiento de Terraform).
Bases de datos (PostgreSQL, DynamoDB, ElastiCache, Redis).

The role will involve designing, building, and operating the AI/ML, data engineering, and analytics systems that support the company's Digital Transformation Program. This includes integrating language models into the LMS (Claude API for CO/US/EU and Alibaba Qwen for China), managing the data warehouse in Google BigQuery, developing ETL pipelines, implementing BI executive dashboards, deploying the NLP-based support chatbot, configuring automation workflows, and building predictive models for demand forecasting and content personalization.
Systems Engineering, Mathematics, Data Science, Computer Science, or related fields. A specialization or Master's degree in AI/Machine Learning, Data Science, or related fields is desirable.
Proficiency in English (minimum B2 level, fluent in technical reading).
Advanced Python skills (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic, asyncio, pytest, structured logging).
LLM and RAG (LangChain or LlamaIndex, embedding, vector databases (Pinecone, pgvector, or Weaviate), prompt engineering).
Data Engineering (BigQuery, Airbyte or Fivetran, dbt, pandas. Knowledge of Apache Spark is a plus).
BI and visualization (Power BI or Looker Studio connected to BigQuery).
AWS (ECS Fargate, Lambda, DynamoDB, Kinesis, S3, IoT Core, Greengrass, ECR, Secrets Manager). Containers (Docker, Docker Compose. CI/CD: GitHub Actions. Knowledge of Terraform is a plus).
Databases (PostgreSQL, DynamoDB, ElastiCache, Redis).

Requerimientos

  • Educación mínima: Postgrado / Especialización
  • 8 años de experiencia
  • Idiomas: Inglés
  • Conocimientos: Amazon dynamodb, Apache, Avid media composer, Docker, Github, Power bi, Python, Redis, Aplicaciones de big data, Ingeniería de datos

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