Ingeniero/a de datos e IA/ML

About the Role La misión es diseñar, desarrollar y optimizar flujos de datos (pipelines) y modelos de IA/ML en plataformas analíticas para garantizar la integración entre plataformas, manteniendo altas normas de gobernanza, seguridad y cumplimiento. Se busca conjuntar ingeniería de datos, operaciones de IA/ML y automatización de procesos de servicio al cliente para entregar soluciones de IA escalables, confiables y eficientes. What You'll Do

• 1.- Desarrollar y gestionar los pipelines de datos para garantizar que los datos que soportan las operaciones de análisis y modelado de IA/ML sean recopilados, transformados y entregados de manera eficiente y efectiva. (35%)
• 2.- Desarrollar, desplegar y optimizar los modelos de IA/ML para asegurar que sean eficientes, estén alineados a los objetivos del negocio y a las mejores prácticas y cumplan con las políticas y regulaciones aplicables. (35%)
• 3.- Implementar, mantener y supervisar el cumplimiento del marco normativo establecido para garantizar la seguridad, privacidad y correcta gestión de los datos y modelos de IA/ML. (15%)
• 4.- Difundir el conocimiento en toda la organización para impulsar la adopción exitosa y efectiva de soluciones de IA/ML, así como promover el desarrollo de nuevas capacidades y productos basados en datos e inteligencia artificial. (15%) What We're Looking For
• Escolaridad: Licenciatura o Ingeniería (Titulado) en Actuaría o Matemáticas Aplicadas o Ing. en Sistemas.
• Idioma: Inglés Intermedio (60%).
• Conocimientos académicos - certificaciones: Machine learning, deep learning e IA generativa; Ingeniería de datos y desarrollo de pipelines; Gestión del ciclo de vida de los modelos de IA, arquitectura de datos en la nube y seguridad.
• Experiencia y en qué responsabilidades se aplica: Gobernanza y calidad de los datos; Uso de frameworks de procesamiento de datos en la nube como Spark o BigQuery y desarrollo de pipelines de datos escalables; Plataformas de IA y datos: Palantir Foundry, Google Vertex AI, Genesys Cloud, Google Cloud Platform (GCP), Spark, BigQuery, Pub/Sub, Looker Studio; Lenguajes de programación: Python, SQL y herramientas de MLOps: MLflow, Kubeflow, Vertex AI Pipelines, Airflow.
• Áreas o Experiencia en: Ingeniería de datos empresariales y despliegue de modelos de IA/ML en compañías del sector financiero, preferentemente de seguros; Diseño y construcción de MLOps (incluyendo integración y despliegue continuo CI/CD) y gestión del ciclo de vida de modelos de IA; Automatización de procesos basados en IA.
• Competencias: Innovación, Razonamiento Estratégico, Enfoque al negocio, Comunicación, Colaboración, Perseverancia y Responsabilidad personal