Ingeniero de Datos – IA y RAG

Descripción

Resumen: Buscamos un ingeniero de datos especializado en RAG e IA generativa para construir infraestructura de datos destinada a aplicaciones de IA de nueva generación, diseñando y optimizando canalizaciones de datos. Aspectos destacados: 1. Diseñar y construir canalizaciones de datos escalables para aplicaciones RAG e IA generativa 2. Transformar datos crudos y no estructurados en conocimiento listo para IA 3. Colaborar con ingenieros de IA y equipos de producto para mejorar la calidad de la recuperación **Ingeniero de Datos – RAG \& IA generativa** ======================================== ¡Hola! Somos **Scale Up**, y nuestro cliente está buscando un **Ingeniero de Datos – RAG \& IA generativa** para ayudar a construir la infraestructura de datos que impulsa aplicaciones de IA de próxima generación. * **Tipo de contratación:** Contratista * **Modalidad de trabajo:** 100 % remota * **Horario de trabajo:** Jornada completa * **Ubicación:** LATAM * **Fecha de inicio:** 3 de agosto de 2026 * **Fecha de finalización:** 31 de diciembre de 2026 (con posibilidad de prórroga) **Acerca de nuestro cliente** -------------------- Nuestro cliente es una empresa tecnológica de rápido crecimiento que desarrolla productos impulsados por IA para ayudar a las organizaciones a aprovechar al máximo su potencial de datos. Fomenta una cultura colaborativa y centrada en la ingeniería, donde los equipos de Datos, IA y Producto trabajan estrechamente juntos para construir soluciones escalables y listas para producción mediante tecnologías en la nube modernas. **Acerca del puesto** ------------------ Buscamos un **Ingeniero de Datos** para diseñar y construir las canalizaciones de datos que impulsan las aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y de IA generativa. En este puesto, transformará datos crudos y no estructurados en conocimiento listo para IA mediante el desarrollo de canalizaciones escalables de ingesta, procesamiento, generación de incrustaciones (embeddings) e indexación vectorial. Trabajará estrechamente con ingenieros de IA, equipos de aprendizaje automático y partes interesadas del producto para garantizar que nuestros sistemas de IA tengan acceso rápido y fiable a datos de alta calidad que impulsen respuestas precisas y relevantes. **Sus responsabilidades** ------------------ * Diseñar y construir canalizaciones de datos escalables para aplicaciones RAG e IA generativa. * Procesar y transformar datos provenientes de múltiples formatos, incluidos PDF, documentos de Word, HTML, JSON y XML. * Implementar flujos de trabajo de análisis de documentos, segmentación (chunking), generación de incrustaciones (embeddings) e indexación vectorial. * Gestionar, optimizar y mantener bases de datos vectoriales para búsquedas semánticas y recuperación. * Construir procesos de validación de datos, enriquecimiento de metadatos y eliminación de duplicados. * Supervisar, solucionar problemas y optimizar las canalizaciones de datos en producción para garantizar su fiabilidad y rendimiento. * Colaborar con ingenieros de IA y equipos de producto para mejorar continuamente la calidad de la recuperación y el rendimiento del sistema. **Qué buscamos** -------------------------- * 3 o más años de experiencia en ingeniería de datos o construcción de canalizaciones de datos en producción. * Dominio sólido de Python y SQL. * Experiencia trabajando con plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP. * Experiencia práctica con herramientas de ingeniería de datos como Spark, Airflow, Kafka o tecnologías similares. * Experiencia con bases de datos vectoriales como Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma o Qdrant. * Conocimientos sobre bibliotecas de procesamiento de documentos y marcos de trabajo RAG como LangChain o LlamaIndex. * Experiencia con Docker y tuberías CI/CD. **Deseable** ---------------- * Experiencia en la construcción de soluciones de IA generativa o de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). * Conocimientos sobre conceptos de PLN, modelos de incrustaciones (embeddings) y búsquedas semánticas. * Experiencia con Kubernetes y Infraestructura como Código (Terraform o CloudFormation). * Conocimientos prácticos sobre prácticas de MLOps o despliegues de IA a escala empresarial. ¡Gracias!