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Data Engineer AI

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Summary

Data Engineer joining the AI team to drive Generative AI and Big Data initiatives: designing vendor-agnostic data/ML architectures, building ETL for massive datasets, and taking ML models to production. Core stack is Python, PySpark, Docker, TensorFlow/Scikit-Learn with CI tooling, on a fully remote global team.

Overview

En este rol te incorporarás al equipo de Inteligencia Artificial para impulsar iniciativas de IA Generativa y proyectos de Big Data. Trabajarás con plataformas y ML para diseñar arquitecturas robustas y escalar soluciones de datos en un entorno global y remoto. Colaborarás con áreas cross-funcionales y proveedores, aportando tu experiencia para definir estrategias de datos y gobernanza de IA. Buscamos a alguien orientado a impacto, con foco en innovación y resultados medibles.

Compensaciones / Beneficios
  • Salario competitivo
  • 100% remoto
  • Plan de retribución flexible (transporte, seguro médico, guardería)
  • Formación a medida y cursos de idiomas
  • Horario flexible
  • Jornada intensiva en viernes y verano
Responsabilidades
  • Gobernar iniciativas globales de AI Generativa y mantener dashboards de seguimiento
  • Brindar soporte técnico en POCs Globales de T&O y colaborar con proveedores
  • Contribuir a la definición del Blueprint Global de Adopción de AI Generativa
  • Diseñar arquitecturas agnósticas para proyectos de IA y IA Generativa
  • Participar en el Foro de Gobierno y definir el COE de AI
  • Asesorar a la PMO y liderar partnerships con Gartner
  • Definir la taxonomía de ML y colaborar en la estrategia de datos
  • Interactuar con equipos en todos los niveles y liderar equipos cuando sea necesario
  • Mantener capacidad de comunicación en inglés y portugués
  • Trabajar en entornos con regulación y buenas prácticas de datos
Requisitos principales
  • Mínimo 4 años de experiencia en entornos Big Data
  • Python con pruebas unitarias, empaquetado y gestión de dependencias
  • Conocimientos de Programación Orientada a Objetos
  • Experiencia con Docker, PySpark, TensorFlow, Scikit-Learn, Numpy y Pandas
  • Diseño de software con patrones de diseño
  • Amplia experiencia en ETL para datos masivos
  • Git y flujo de desarrollo continuo
  • Experiencia en CI (Jenkins, Artifactory, etc.)
  • Sistemas Unix y manejo por consola
  • Conocimientos de ML (clasificación, regresión, clustering) y llevar modelos a producción
  • Capacidad para interactuar y liderar equipos cuando sea necesario
  • Buen dominio de inglés y portugués (comunicativo)
  • Colaboración y trabajo en equipo
  • Capacidad de comunicación clara
  • Adaptabilidad y proactividad
  • Docker
  • PySpark
  • TensorFlow

Skills

See also

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