DATA SCIENCE AND AI SOLUTIONS ENGINEER

En Datec, desde nuestra unidad D4G, construimos soluciones de IA, analítica avanzada y automatización inteligente para industrias como banca, retail y telecomunicaciones. Combinamos desarrollo de productos con un enfoque consultivo para transformar retos del negocio en sistemas eficientes y escalables.

Buscamos un/a Data Science & AI Solutions Engineer capaz de convertir prototipos en componentes robustos, crear servicios reutilizables y diseñar arquitecturas claras. Necesitamos a alguien que piense en modularización, mantenibilidad, calidad del código y despliegue, y que tenga experiencia en ML e IA Generativa. 

Como Data Science & AI Solutions Engineer, tu trabajo consistirá en:

• Convertir prototipos en componentes modulares y reutilizables dentro de una plataforma unificada.

• Diseñar y mantener pipelines de datos y modelos reproducibles y escalables.

• Desarrollar código Python con buenas prácticas: estructura clara, testing, logging y documentación.

• Construir y consumir APIs RESTful para exponer modelos y servicios analíticos.

• Utilizar SQL para extracción, transformación y diagnóstico de datos.

• Guiar al equipo junior y asegurar buenas prácticas técnicas.

• Evaluar la factibilidad técnica de nuevas oportunidades.

• Colaborar con stakeholders para alinear soluciones con necesidades del negocio.

Requisitos para el Cargo:

• Egresado(a) o titulado(a) en las carreras de Ingeniería de Sistemas, Informática, Matemáticas, Estadística, Administración de Empresas, Economía o afines.

• Postgrado o Maestría relacionada al área (deseable).

• Experiencia mínima de 2 años en cargos similares (Data Science, Machine Learning o Ingeniería de Datos/ML).

• Experiencia en entornos colaborativos con Git (ramas, PRs, code reviews).

• Experiencia demostrada construyendo y manteniendo APIs RESTful (Flask, FastAPI, Django) integradas con modelos o servicios analíticos.

• Experiencia desarrollando soluciones end-to-end en producción, desde el procesamiento de datos hasta el despliegue del modelo.

Conocimientos técnicos:

• Dominio sólido de SQL, manipulación de datos y consultas complejas.

• Comprensión profunda de conceptos de Machine Learning: evaluación de modelos, métricas, validación, monitoreo y gestión de riesgos.

• Dominio avanzado de Python orientado al desarrollo, más allá del trabajo en notebooks (paquetes, módulos, patrones, testing, estructura de proyectos).

• Conocimiento en construcción de pipelines reproducibles y escalables de datos y ML.

• Uso de Docker para empaquetar, aislar y desplegar servicios o microservicios.

• Conocimiento en Generative AI (LLMs, RAG, embeddings) y en el desarrollo de agentes inteligentes para automatización de tareas.

• Conocimiento de plataformas cloud como GCP, AWS o de entornos colaborativos como Databricks (deseable).

• Experiencia diseñando librerías internas, frameworks o infraestructuras comunes para múltiples productos (deseable).

• Familiaridad con sistemas distribuidos o procesamiento paralelo (PySpark, Dask, etc.)

• Manejo de herramientas de Google Workspace (Docs, Sheets, Meet, drive, etc).

Competencias y Habilidades: 

• Proactividad.

• Trabajo en equipo.

• Adaptabilidad.

• Capacidad de planificación, organización y ejecución.

• Capacidad para abordar problemas complejos y proponer soluciones basadas en datos.

• Dinamismo y confiabilidad en el desarrollo de su trabajo.

• Habilidad para comunicar resultados técnicos de manera efectiva a audiencias no técnicas.

RECUERDA QUE AL DAR CLIC EN POSTULARME DEBERÁS COMPLETAR TUS EVALUACIONES EN TU PÁGINA DE CANDIDATO.