GenIA Data Engineer

GenIA Data Engineer

Como GenIA Data Engineer, serás quien construya y habilite los flujos de datos que alimentan las soluciones de inteligencia artificial, asegurando que la información sea confiable, accesible y lista para generar valor.

No solo desarrollarás pipelines; crearás la base sobre la cual la AI puede operar con precisión, consistencia y escalabilidad.

Tu misión es asegurar que cada solución basada en AI cuente con datos de calidad, bien integrados y trazables, habilitando insights confiables y decisiones informadas.

¿Qué retos tendrás?

• Diseñarás y operarás pipelines de datos que alimenten soluciones de AI, desde la ingesta hasta el consumo en análisis y productos.
• Procesarás información estructurada y no estructurada (documentos, texto u otras fuentes), asegurando su disponibilidad y calidad.
• Construirás flujos de datos batch y en tiempo real, integrando múltiples fuentes internas y externas.
• Diseñarás integraciones de datos con APIs y sistemas del banco (on-prem y cloud).
• Asegurarás calidad, trazabilidad (linaje) y escalabilidad del dato a lo largo de su ciclo de vida.
• Colaborarás con equipos de negocio, analytics y tecnología para habilitar el uso efectivo de datos.

¿Qué te ofrecemos?

• Un rol clave en la adopción de AI

Serás quien habilita que la inteligencia artificial funcione sobre datos confiables.

• Impacto estructural en la organización

Tu trabajo permitirá construir capacidades como la vista única del cliente y análisis a escala.

• Exposición a tecnología de vanguardia

Trabajarás con pipelines modernos, procesamiento en tiempo real y manejo de datos complejos.

• Entorno colaborativo y de aprendizaje

Formarás parte de un equipo multidisciplinario enfocado en innovación y mejora continua.

Conocimiento

• Python avanzado y SQL para procesamiento y transformación de datos
• Pipelines batch y streaming (Kafka, Pub/Sub, Event Hub)
• Integración de datos vía APIs REST en entornos on-prem y cloud
• Calidad de datos, trazabilidad (linaje) y monitoreo de pipelines
• Procesamiento de datos no estructurados (documentos, texto, etc.)
• Deseable: orquestación (Airflow, Dagster, ADF), OCR/parsing y plataformas cloud

Capacidades

• Diseñar pipelines de datos robustos y escalables
• Traducir necesidades de negocio en estructuras y flujos de datos eficientes
• Asegurar calidad, consistencia y confiabilidad del dato
• Orquestar múltiples fuentes y sistemas de datos
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para habilitar analítica y AI
• Adaptarse a entornos complejos y en constante evolución