Publicado hace 8 meses
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Responsabilidades
Como Ingeniero de Datos, serás una pieza fundamental en el equipo de pronóstico de demanda basado en IA. Tu misión será diseñar, implementar y refactorizar los modelos de datos que alimentan nuestros modelos de deep learning, permitiendo que nuestras predicciones sean cada vez más precisas y valiosas para nuestros clientes.
Calificaciones
- Ingeniero/a de Datos con experiencia en el diseño y desarrollo de modelos de datos orientados a analítica avanzada y machine learning.
- Experiencia construyendo y optimizando pipelines de datos escalables y robustos para procesar grandes volúmenes de información desde múltiples fuentes.
- Capacidad para trabajar en entornos de IA y deep learning, comprendiendo cómo los datos impactan el entrenamiento y desempeño de modelos predictivos.
- Experiencia colaborando con equipos multidisciplinarios (AI, ML, Data Engineers) en entornos ágiles.
- Fuerte enfoque en calidad, confiabilidad y gobernanza de datos.
- Mentalidad orientada a la optimización de rendimiento y mejora continua.
- Interés por la innovación constante y la adopción de nuevas tecnologías y buenas prácticas en ingeniería de datos.
Requisitos
- Diseñar, implementar y refactorizar modelos de datos que alimenten modelos de pronóstico de demanda basados en IA.
- Desarrollar y mantener pipelines de datos eficientes, asegurando disponibilidad, escalabilidad y alto rendimiento.
- Garantizar que los datos estén disponibles en el formato correcto, en el momento adecuado y con los niveles de calidad requeridos para los modelos de deep learning.
- Implementar soluciones técnicas que reduzcan tiempos de procesamiento y mejoren la experiencia de miles de usuarios empresariales.
- Definir e implementar estándares de calidad de datos, procesos de validación y sistemas de monitoreo.
- Asegurar la integridad, consistencia y confiabilidad de la información dentro de la plataforma.
- Contribuir activamente a la mejora continua de la arquitectura de datos y a la evolución tecnológica del producto.
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