Ingeniero de Datos – Trabajo Remoto

Descripción

Resumen: Este puesto implica construir bases de datos confiables y fortalecer la capacidad de los modelos de IA para razonar sobre escenarios complejos de ingeniería de datos, mediante la evaluación y cuestionamiento del contenido generado por IA. Aspectos destacados: 1. Contribuir a cómo los sistemas de IA de próxima generación razonan sobre la infraestructura de datos 2. Definir estándares de comunicación de IA para explicar la arquitectura de datos 3. Evaluar y perfeccionar el contenido técnico generado por IA en cuanto a su precisión **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 la próxima generación de sistemas de IA razona sobre la infraestructura de datos, las canalizaciones y los flujos de trabajo analíticos. Buscamos ingenieros de datos experimentados que comprendan las pilas de datos modernas, la arquitectura ETL/ELT, la orquestación, el modelado de datos, el diseño de almacenes de datos, la validación de calidad, la gobernanza y la fiabilidad a escala productiva. Tu trabajo ayudará a fortalecer la capacidad de los modelos de IA para razonar sobre escenarios complejos de ingeniería de datos, identificar errores técnicos y comunicar claramente las orientaciones de implementación. ### **Tu perfil** * Experiencia profesional de 4\+ años en ingeniería de datos, con una participación significativa y práctica en el diseño, construcción y mantenimiento de canalizaciones de datos de producción. * Conocimientos profundos de SQL, modelado de datos, arquitectura ETL/ELT, marcos de orquestación, patrones de almacén/lago de datos y herramientas de la pila de datos moderna, como dbt, Airflow, Snowflake, BigQuery, Databricks, Fivetran o plataformas similares. * Comprensión sólida 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 las canalizaciones. * Experiencia comprobada en la optimización de consultas SQL complejas, resolución de problemas de calidad de datos, diseño de transformaciones escalables y soporte de conjuntos de datos listos para análisis o aprendizaje automático. * Experiencia demostrada en traducir requisitos comerciales o técnicos ambiguos en modelos de datos confiables, diseños de canalizaciones e planes de implementación. * Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información, Estadística, Ingeniería o campo técnico relacionado; también se considerará experiencia profesional equivalente. * Experiencia previa en entrenamiento de datos para IA, anotación o evaluación de contenido técnico generado por IA constituye un valioso plus. ### **Responsabilidades clave** * Evaluar las respuestas generadas por IA a preguntas de ingeniería de datos en cuanto a su precisión técnica, integridad, claridad y viabilidad en el mundo real. * Desafiar modelos lingüísticos avanzados con escenarios complejos de ingeniero de datos que involucren SQL, Python, diseño ETL/ELT, orquestación, almacenamiento, modelado de datos y fiabilidad de las canalizaciones. * Revisar y perfeccionar los prompts, respuestas, rúbricas y respuestas de referencia generados 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. * Definir 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 mediante la evaluación del 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, las comprobaciones de calidad de datos, los contratos de datos, la evolución de esquemas y la escalabilidad del sistema.