Ingeniero de Datos – Trabajo remoto

Descripción

Resumen: Este puesto es para un ingeniero de datos senior que contribuirá a construir fundamentos de datos confiables y fortalecerá la forma en que los modelos de IA razonan sobre escenarios complejos de ingeniería de datos. Aspectos destacados: 1. Contribuir a cómo razonan los sistemas de IA de la próxima generación sobre los datos 2. Evaluar y perfeccionar las respuestas generadas por IA en cuanto a precisión técnica y claridad 3. Definir estándares de comunicación de IA para arquitectura de datos y depuración **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 fundamentos de datos confiables, esta es una oportunidad única para contribuir directamente a cómo razonan los sistemas de IA de la próxima generación sobre infraestructura de datos, pipelines y 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 forma en que los modelos de IA razonan sobre escenarios complejos de ingeniería de datos, identifican errores técnicos y comunican claramente las indicaciones de implementación. ### **Tu perfil** * Experiencia profesional de 4\+ años en ingeniería de datos, con una participación significativa en el diseño, construcción y mantenimiento de pipelines de datos en 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. * 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 pipelines. * 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 pipelines 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 contenidos técnicos generados por IA constituye un valor añadido importante. ### **Responsabilidades clave** * Evaluar las respuestas generadas por IA a consultas de ingeniería de datos en cuanto a precisión técnica, integridad, claridad y viabilidad en el mundo real. * Desafiar modelos lingüísticos avanzados con escenarios complejos de ingeniería de datos que involucren SQL, Python, diseño ETL/ELT, orquestación, almacenamiento, modelado de datos y fiabilidad de pipelines. * Revisar y perfeccionar las consultas, 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 ausentes, razonamientos débiles, 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, los compromisos 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 pipelines, las comprobaciones de calidad de datos, los contratos de datos, la evolución de esquemas y la escalabilidad del sistema.