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Capitaria Latam busca un(a) ingeniero(a) de datos e IA para diseñar, construir y llevar a producción soluciones de datos y agentes de IA. Trabajarás conectando CRM, plataforma de trading y sistemas internos para entender a los clientes y mejorar decisiones.
Se espera experiencia en pipelines, SQL avanzado, dbt y herramientas de orquestación, así como capacidad de medir resultados con experimentos y escalar prototipos exitosos.
Ingeniería Civil en Computación o Informática, Ingeniería Civil Industrial con foco en datos, Ingeniería de Ejecución en Informática o carrera afín.
2 a 4 años desarrollando software o soluciones de datos que hayan llegado a producción, idealmente en startups, fintech o equipos de producto. Portafolio o GitHub con proyectos propios.
Diseño de bases de datos relacionales y SQL avanzado; construcción de agentes de IA en producción con al menos un framework, tool calling, MCP, RAG, evals y observabilidad; pipelines ETL/ELT; APIs REST y webhooks; tracking de eventos; Git / GitHub y uso criterioso de asistentes de código con IA.
dbt y orquestadores, herramientas de eventos, machine learning para scoring, sistemas de recomendación o Next Best Action; colas y procesamiento en tiempo real; agentes de voz.
Diseñar, construir y llevar a producción soluciones de datos, agentes de IA y automatización que permitan a Capitaria conocer mejor a sus clientes y acompañarlos en cada etapa de su ciclo de vida. El cargo parte de prototipos simples, mide sus resultados y hace crecer las soluciones que demuestran valor, contribuyendo a mejores decisiones comerciales bajo los lineamientos definidos por la estrategia.
Construir y mantener pipelines y modelos de datos que integren a las distintas fuentes de la compañía (CRM propio, plataforma de trading, WhatsApp, llamadas, web y campañas) en una visión única de cada cliente.
Diseñar, junto a Marketing y a las áreas de negocio, el tracking de eventos que asegure datos completos, consistentes y confiables.
Llevar a producción modelos de scoring, recomendación y reglas de negocio automatizadas, incorporando desde el diseño límites de contacto que cuiden la experiencia del cliente.
Construir y operar agentes basados en modelos de lenguaje, conectados a bases de datos, al CRM propio y a APIs internas, de forma segura, trazable y eficiente en costos.
Transformar hipótesis de negocio en prototipos funcionales y medir su impacto con diseños experimentales, para decidir con evidencia qué escalar.
Desplegar y mantener operativas las soluciones y, cuando requieran escalar a la infraestructura core, traspasarlas a TI según el estándar de handoff definido.