Data Engineer (ML & LLM Focus) en Improving

Remote (4 locations) | Senior | Full time | Data Science / Analytics

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Responde entre 15 y 29 días

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En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.

La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.

Oferta exclusiva de getonbrd.com.

Funciones del cargo

Desarrollar e implementar soluciones basadas en datos para resolver problemas de negocio complejos.
Limpiar, preprocesar y analizar datasets crudos o desordenados antes de escribir código.
Diseñar, construir y desplegar pipelines de datos (ETL/ELT) para ingesta y preparación de datos, cubriendo el flujo completo: raw data → transformación → datasets listos para analytics.
Construir y desplegar modelos de Machine Learning (se valora experiencia con algoritmos de optimización).
Desarrollar e integrar soluciones que aprovechen Large Language Models (LLMs).
Aplicar conceptos de arquitectura cloud y microservicios para desplegar algoritmos como servicios web.
Colaborar con equipos multifuncionales para definir requerimientos de proyecto, traducir problemas de negocio en soluciones técnicas y entregar insights accionables.
Tomar ownership total de las tareas asignadas: clarificar requerimientos ambiguos desde el inicio y entregar resultados de alta calidad.

Requerimientos del cargo

Inglés Intermedio- avanzado o avanzado (indispensable)
Python sólido: fundamentos reales de manipulación de datos y manejo de archivos, no solo uso de librerías.
Experiencia práctica con Pandas (o librería equivalente) para leer archivos, hacer joins, agregaciones, filtrado y deduplicación de datos.
SQL sólido: joins, filtros, operadores lógicos (NOT, AND, OR, etc.).
Capacidad de parsear y trabajar con distintos formatos de datos crudos (CSV, JSON anidado, logs de texto).
Experiencia construyendo pipelines ETL/ELT para limpieza y preparación de datos.
Experiencia hands-on con Azure (ADF, Databricks) o un stack cloud equivalente (AWS, GCP).
Comprensión de arquitectura cloud y microservicios para desplegar modelos/algoritmos como servicios web.
Capacidad de análisis: entender los datos antes de programar, y explicar un plan de solución antes de ejecutar.

Opcionales

Experiencia construyendo y desplegando modelos de Machine Learning en producción.
Conocimiento de algoritmos de optimización.
Experiencia integrando LLMs (LangChain, RAG, APIs de modelos como Azure OpenAI, Vertex AI, etc.).
C# — no excluyente. Priorizamos la capacidad de resolver problemas de datos de forma eficiente; un dominio fuerte de Python es buena señal de que la persona puede adaptarse a C# si el proyecto lo requiere.

Condiciones

Contrato a largo plazo.
100% Remoto.
Vacaciones y PTOs
Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
2 revisiones salariales al año.
Clases de inglés.
Equipamiento Apple.
Plataforma de cursos en linea
Budget para compra de libros.
Budget para compra de materiales de trabajo
mucho mas..

GETONBRD Job ID: 62243

Espacios para charlas internas Improving entrega espacio para realizar presentaciones o charlas en horarios de trabajo.

Computadora Improving proporciona una computadora para tu trabajo.

Vestimenta informal Improving no exige ningún código de vestimenta.

Política de trabajo remoto

Remoto sólo localmente

El trabajo es 100% remoto, pero los candidatos deben residir en Chile, Argentina, Perú o Colombia para postular.

Acerca de Improving

Improving is an IT services firm focused on AI, Data, and Applications. We modernize legacy systems, build cloud-native platforms, and deliver future-ready solutions through collaborative, long-term partnerships that drive measurable outcomes. — Perfil completo de Improving

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