Data Engineer – LLM/RAG & ML Pipelines

Acerca del puesto

Estamos en la búsqueda de un(a) Data Engineer para incorporarse a proyectos estratégicos de inteligencia artificial, analítica avanzada y transformación tecnológica dentro de una institución financiera nacional en Venezuela. El rol se enfocará en diseñar, construir y mantener pipelines de datos orientados a soluciones de Retrieval-Augmented Generation (RAG), modelos de lenguaje (LLMs) y Machine Learning.

Responsabilidades principales

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos para ingestión, chunking, enriquecimiento, generación de embeddings, indexación y recuperación semántica.
• Preparar datos para arquitecturas RAG y soluciones basadas en LLMs.
• Orquestar procesos ETL/ELT, integración, limpieza y transformación de datos.
• Desarrollar pipelines de Machine Learning que incluyan entrenamiento, evaluación, versionado y despliegue.
• Garantizar la calidad, trazabilidad, seguridad y gobernanza de los datos.
• Trabajar con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados provenientes de documentos, reportes, archivos y fuentes transaccionales.

Perfil requerido

• Ingeniero(a) de Sistemas, Computación, Informática, Datos o carrera afín.
• Experiencia comprobable en procesos ETL/ELT, integración, limpieza, transformación y orquestación de datos.
• Conocimiento en preparación de datos para arquitecturas RAG y soluciones basadas en LLMs.
• Experiencia construyendo pipelines para ingestión, chunking, enriquecimiento, embeddings, indexación y recuperación semántica.
• Dominio de SQL y Python para procesamiento, automatización y validación de datos.
• Experiencia con data lakes, data warehouses, bases de datos relacionales y no relacionales.
• Conocimiento de vector databases y motores de búsqueda semántica.
• Experiencia diseñando pipelines de datos para modelos de Machine Learning.
• Capacidad para trabajar con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
• Criterio técnico para garantizar calidad, trazabilidad, seguridad y gobernanza de datos.
• Inglés técnico para lectura de documentación especializada.

Habilidades requeridas

• SQL
• Python
• ETL/ELT
• Data lakes y data warehouses
• Bases de datos relacionales y no relacionales
• Vector databases
• Motores de búsqueda semántica
• Airflow
• Spark
• Kafka
• dbt
• Docker
• Kubernetes
• OpenShift
• PostgreSQL
• MongoDB
• Elasticsearch
• OpenSearch
• Redis
• Milvus
• Weaviate
• Qdrant
• Pinecone
• MLOps
• LLMOps
• Data governance
• Observabilidad de pipelines

Lo que ofrecemos

• Compensación estimada entre €2.500 y €4.000 mensuales, según perfil y experiencia.