Objetivo del Cargo
Liderar la arquitectura e implementación de plataformas analíticas y capacidades de MLOps, asegurando la integración, automatización, escalabilidad y gobierno de soluciones de datos y modelos analíticos en entornos híbridos y multicloud, alineadas a los estándares de arquitectura, seguridad y eficiencia operativa.
Principales Funciones
Diseñar, liderar e implementar soluciones analíticas, modelos de Machine Learning y pipelines de datos en entornos productivos.
Guiar técnicamente a científicos e ingenieros de datos, promoviendo buenas prácticas de desarrollo, versionamiento, documentación y calidad de código.
Diseñar e integrar plataformas de datos en entornos híbridos y multicloud, asegurando interoperabilidad, seguridad y eficiencia operativa.
Implementar y gestionar prácticas de MLOps y CI/CD para la automatización y despliegue continuo de soluciones analíticas.
Acompañar a equipos multidisciplinarios durante todo el ciclo de vida de las soluciones, asegurando cumplimiento de estándares técnicos y de arquitectura.
Supervisar el desempeño, monitoreo y estabilidad de modelos y pipelines en producción, identificando riesgos e impulsando mejoras continuas.
Perfil profesional y experiencia
Licenciatura en Ingeniería de Sistemas, Informática, Software, Ciencia de Datos o carreras afines.
Se valorará formación de postgrado en Data Engineering, Analítica Avanzada, Machine Learning, MLOps o Cloud.
Experiencia en roles relacionados a analítica, ingeniería de datos, cloud o integración de soluciones.
Experiencia de al menos 2 años liderando técnicamente proyectos o iniciativas de plataformas analíticas o procesamiento de datos.
Experiencia en implementación de soluciones en entornos híbridos y multicloud.
Experiencia en automatización, despliegue continuo y operación de soluciones tecnológicas y analíticas.
Experiencia trabajando con equipos multidisciplinarios bajo metodologías ágiles.
Conocimiento en:
Desarrollo de soluciones analíticas y procesamiento de datos (Python, PySpark, SQL).
Arquitecturas de datos, integración de sistemas y diseño de pipelines de datos.
Cloud computing (Azure, AWS, Databricks) y herramientas de integración y despliegue.
Prácticas de MLOps, CI/CD y automatización de modelos analíticos.
Gobierno de datos, seguridad de la información y buenas prácticas de desarrollo.
Normativas y regulaciones del sector financiero (deseable).
Competencias
Gestión del cambio
Adaptabilidad digital
Trabajo en Equipo
Orientación al logro con calidad
Tu proceso de selección simple, inteligente y moderno
