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Resumen: Este puesto es para un ingeniero de datos senior que contribuirá a construir bases de datos confiables y fortalecerá la comprensión de los modelos de IA sobre escenarios complejos de ingeniería de datos. Aspectos destacados: 1. Establecer estándares de comunicación de IA y explicar claramente la arquitectura de datos 2. Evaluar las respuestas generadas por IA en cuanto a precisión técnica y viabilidad 3. Diseñar, construir y mantener canalizaciones de datos de nivel productivo **Tipo de empleo:** Contratista **Ubicación:** Remota ### **Descripción del puesto** Si eres un ingeniero de datos senior que destaca por su precisión, pensamiento sistémico y capacidad para construir bases de datos confiables, esta es una oportunidad única para contribuir directamente a cómo los sistemas de IA de próxima generación razonan sobre infraestructura de datos, canalizaciones y flujos de trabajo analíticos. Buscamos ingenieros de datos experimentados que comprendan las pilas de datos modernas, la arquitectura ETL/ELT, la orquestación, la modelización de datos, el diseño de almacenes de datos, la validación de calidad, la gobernanza y la fiabilidad a escala productiva. Tu trabajo ayudará a reforzar cómo los modelos de IA razonan sobre escenarios complejos de ingeniería de datos, identifican errores técnicos y comunican claramente las orientaciones de implementación. ### **Tu perfil** * 4\+ años de experiencia profesional en ingeniería de datos, con amplia experiencia práctica diseñando, construyendo y manteniendo canalizaciones de datos de nivel productivo. * Conocimientos profundos de SQL, modelización de datos, arquitectura ETL/ELT, marcos de orquestación, patrones de almacén/lago de datos y herramientas modernas de la pila de datos como dbt, Airflow, Snowflake, BigQuery, Databricks, Fivetran o plataformas similares. * Sólida comprensión de sistemas distribuidos de datos, flujos de trabajo por lotes y en tiempo real, diseño de esquemas, validación de datos, observabilidad de datos, trazabilidad y fiabilidad de canalizaciones. * Experiencia comprobada optimizando consultas SQL complejas, solucionando problemas de calidad de datos, diseñando transformaciones escalables y apoyando conjuntos de datos listos para análisis o aprendizaje automático. * Experiencia demostrada traduciendo requisitos empresariales o técnicos ambiguos en modelos de datos confiables, diseños de canalizaciones y planes de implementación. * Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información, Estadística, Ingeniería o un campo técnico relacionado; también se considerará experiencia profesional equivalente. * Experiencia previa en entrenamiento de datos para IA, anotación o evaluación de contenidos técnicos generados por IA constituye una ventaja significativa. ### **Responsabilidades clave** * Evaluar las respuestas generadas por IA a indicaciones de ingeniería de datos en cuanto a precisión técnica, integridad, claridad y viabilidad en el mundo real. * Plantear desafíos a modelos avanzados de lenguaje mediante escenarios complejos de ingeniería de datos que involucren SQL, Python, diseño ETL/ELT, orquestación, almacenamiento, modelización de datos y fiabilidad de canalizaciones. * Revisar y perfeccionar indicaciones, respuestas, rúbricas y respuestas de referencia generadas por IA para garantizar que reflejen el criterio de un ingeniero de datos senior. * Proporcionar comentarios estructurados que identifiquen suposiciones incorrectas, restricciones omitidas, razonamientos deficientes, implementaciones ineficientes o recomendaciones inseguras. * Establecer estándares de comunicación de IA ayudando a los modelos a explicar clara y responsablemente la arquitectura de datos, los pasos de depuración, las compensaciones y los patrones de implementación. * Apoyar los esfuerzos de evaluación comparativa evaluando el rendimiento de los modelos en flujos de trabajo realistas de ingeniería de datos, casos límite y modos de fallo. * Desarrollar y revisar ejemplos de alta calidad que demuestren un razonamiento sólido sobre el diseño de canalizaciones, verificaciones de calidad de datos, contratos de datos, evolución de esquemas y escalabilidad del sistema.
