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Data Engineer — LLM/RAG & ML Pipelines

Waku Casa de Software · Caracas

🇪🇸 Español
Python SQL ETL ELT Airflow Spark Kafka dbt Docker Kubernetes OpenShift PostgreSQL MongoDB Elasticsearch OpenSearch Redis Milvus Weaviate Qdrant Pinecone MLOps LLMOps Data Governance

Job description

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.Buscamos un perfil técnico sólido, con experiencia en diseño, construcción y mantenimiento de pipelines de datos, especialmente orientados a soluciones de Retrieval-Augmented Generation (RAG), modelos de lenguaje (LLMs) y Machine Learning Pipelines.Perfil deseado:• 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 ingesta, chunking, enriquecimiento, embeddings, indexación y recuperación semántica de información.• 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, motores de búsqueda semántica o tecnologías equivalentes.• Experiencia diseñando pipelines de datos para modelos de Machine Learning, incluyendo entrenamiento, evaluación, versionado y despliegue.• Capacidad para trabajar con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, incluyendo documentos, reportes, archivos, registros transaccionales y fuentes institucionales.• Criterio técnico para garantizar calidad, trazabilidad, seguridad y gobernanza de datos.• Inglés técnico para lectura de documentación especializada.Se valorará especialmente experiencia en:• Sector financiero, banca, fintech, medios de pago o datos transaccionales.• MLOps, LLMOps, data governance y observabilidad de pipelines.• Airflow, Spark, Kafka, dbt, Docker, Kubernetes, OpenShift o herramientas similares.• PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch, OpenSearch, Redis, Milvus, Weaviate, Qdrant, Pinecone o equivalentes.• Integración de datos para agentes de IA, copilotos internos, asistentes documentales o sistemas de apoyo a decisiones.• Manejo de información sensible bajo criterios de seguridad, privacidad y cumplimiento institucional.Más que un operador de datos, buscamos un(a) ingeniero(a) capaz de construir la infraestructura lógica que permita convertir información institucional en capacidades reales de inteligencia artificial y analítica avanzada.Compensación estimada: entre €2.500 y €4.000 mensuales, dependiendo del perfil y experiencia.Interesados pueden enviar CV y perfil de LinkedIn por mensaje directo. Show more Show less

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Published 3 months ago

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