Ingeniero de plataforma y datos con enfoque en inteligencia artificial

Descripción del cargo

¿Te apasiona construir soluciones de datos e Inteligencia Artificial que impulsen la transformación digital?

Buscamos un(a) Ingeniero(a) de Datos con Enfoque en IA, con experiencia en arquitectura de datos y desarrollo de soluciones en la nube, para participar en proyectos de investigación aplicada e innovación. Serás responsable de diseñar e implementar arquitecturas escalables, desarrollar soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa y construir plataformas de datos que apoyen la toma de decisiones estratégicas.

Objetivo del cargo

Diseñar, desarrollar e implementar soluciones sobre arquitecturas de software en la nube, preferiblemente en Microsoft Azure, aplicando buenas prácticas de ingeniería de software y desarrollo de datos para construir plataformas robustas, escalables y seguras. Asimismo, desarrollar soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa que permitan acelerar la entrega de valor y apoyar proyectos de investigación e innovación orientados a la transformación digital.

Requisitos:
- Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación o carreras afines.
- Mínimo 3 años de experiencia en ingeniería de datos, desarrollo backend, arquitectura de software o arquitectura de soluciones.
- Experiencia en diseño e implementación de soluciones sobre arquitecturas cloud, preferiblemente en Microsoft Azure.
- Conocimientos sólidos en arquitectura de software, arquitectura de datos e ingeniería de software.
- Dominio de Python y SQL avanzado.
- Experiencia en desarrollo de pipelines de datos, procesos ETL/ELT e integración de múltiples fuentes de información.
- Experiencia en modelado de datos y manejo de bases de datos relacionales y no relacionales.
- Conocimiento en diseño e implementación de Data Lakes y Lakehouses.
- Manejo de Git y buenas prácticas de desarrollo (CI/CD).

Conocimientos técnicos
- Python (desarrollo backend, automatización y procesamiento de datos).
- SQL avanzado (optimización de consultas, modelado dimensional y manejo de grandes volúmenes de información).
- Microsoft Azure: Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage, Azure Databricks, Analysis Services, Azure Data Factory, Arquitecturas serverless en Azure.
- Diseño de Data Lakes y Lakehouses (arquitectura Medallion, Delta y Parquet).
- ETL/ELT e integración de datos.
- Modelado de datos.
- Orquestación de procesos con Airflow, Dagster o herramientas similares.
Git, GitHub y prácticas de CI/CD.
- Specification Driven Development (Desarrollo Guiado por Especificaciones).
- Conocimientos en Inteligencia Artificial
- Desarrollo de soluciones con Inteligencia Artificial Generativa.
- Integración con APIs de modelos de lenguaje (LLMs).
- Arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- LLMOps.
- Bases de datos vectoriales.
- Fundamentos del ciclo de vida de Machine Learning.

Principales responsabilidades
- Diseñar e implementar arquitecturas de datos y soluciones de software escalables en Microsoft Azure.
- Construir y mantener pipelines de datos robustos, eficientes y confiables.
- Diseñar procesos de integración, transformación y almacenamiento de datos.
- Garantizar la calidad, disponibilidad y trazabilidad de la información.
- Desarrollar soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa para automatizar procesos y apoyar la toma de decisiones.
- Implementar arquitecturas RAG y soluciones que integren modelos de lenguaje.
- Diseñar e implementar arquitecturas serverless para maximizar la eficiencia y escalabilidad.
- Aplicar buenas prácticas de ingeniería de software, versionamiento y automatización de despliegues.
- Participar en proyectos de investigación aplicada, innovación y transformación digital.
- Trabajar de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios para diseñar soluciones tecnológicas de alto impacto.

Valoramos especialmente:
- Experiencia en proyectos de investigación aplicada, analítica avanzada o innovación tecnológica.
- Capacidad para diseñar soluciones escalables orientadas a datos e Inteligencia Artificial.
- Interés por aprender nuevas tecnologías y mantenerse actualizado en tendencias de IA y arquitectura cloud.

Competencias:
- Pensamiento analítico.
- Resolución de problemas.
- Innovación.
- Orientación a resultados.
- Planeación y organización.
- Trabajo en equipo.
- Comunicación efectiva.
- Adaptabilidad.
- Aprendizaje continuo.