Data Engineer (ML & LLM Focus)

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.

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.

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..

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.

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.