Data Engineer (ML & LLM Focus) at Improving – Remote | Jobyssey

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.

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.

Data Engineer (ML & LLM Focus)

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