Ingeniero/a de Datos IA-First | Pipelines en GCP

CQI Sense; Buenos Aires; Híbrido; ARS 1.000.000 - 2.000.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Hybrid work model

Career development

Flexible hours

Descripción de la vacante

CQI Sense busca un Ingeniero/a de Datos para unirse al equipo de Ingeniería. El rol es técnico y hands-on, con foco en transformar retos de negocio en soluciones de datos, especialmente en telecomunicaciones y sectores emergentes, trabajando con GCP y pipelines en producción.

Se valorará experiencia en GenAI/MLOps, gobernanza de datos y un enfoque práctico para entregar soluciones de IA/ML con pipelines robustos y pruebas rigurosas. Modelo híbrido con oficina y remoto aplica.

Formación

• Dominio de Python y APIs.
• Experiencia con data warehousing y modelado de datos (dbt, Snowflake, BigQuery).
• Diseño y despliegue de pipelines ETL.
• Herramientas de visualización (Tableau, Power BI, Metabase).
• Experiencia en plataformas Cloud (GCP, Azure, AWS).
• Excelentes habilidades de resolución de problemas y atención al detalle.
• Buenas habilidades de comunicación y liderazgo.

Responsabilidades

• Liderar y gestionar proyectos de clientes, asegurando entregas basadas en datos.
• Colaborar con clientes para entender necesidades de negocio y proponer soluciones.
• Analizar y transformar conjuntos de datos complejos para extraer insights.
• Construir y optimizar pipelines de datos para ingesta, transformación y entrega de IA/ML.
• Investigar e innovar con soluciones de datos.
• Triage de incidencias y resolución de problemas en producción.
• Implementar testing y validación para garantizar calidad de pipelines.

Descripción del empleo

CQI Sense busca un Ingeniero/a de Datos para unirse al equipo de Ingeniería. El rol es técnico y hands-on, con foco en transformar retos de negocio en soluciones de datos, especialmente en telecomunicaciones y sectores emergentes, trabajando con GCP y pipelines en producción.

Se valorará experiencia en GenAI/MLOps, gobernanza de datos y un enfoque práctico para entregar soluciones de IA/ML con pipelines robustos y pruebas rigurosas. Modelo híbrido con oficina y remoto aplica.