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ML Ops Engineer (Ingeniero de Datos de IA)
Job
Mibanco
Bogota, NJ (In Person)
Full-Time
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Skill Insights
Compare your current skills to what this opportunity needs—we'll show you what you already have and what could strengthen your application.
Job Description
Únete a nuestro equipo de Mibanco Colombia como ML Ops Engineer (Ingeniero de Datos de IA). Este rol te reta a asegurar que la Plataforma Analítica Cloud cuente con desarrollos de datos confiables, de alta calidad y alineados a los lineamientos técnicos y de gobierno establecidos, garantizando la correcta ejecución de los procesos de ingeniería de datos. Asimismo, liderará la adopción e implementación de nuevas tecnologías para fortalecer las capacidades analíticas del banco y acompañar su evolución tecnológica y de desarrollo.
Garantizar la calidad del código desarrollado, liderando y supervisando que los desarrollos cumplan con los lineamientos, estándares técnicos y buenas prácticas definidos por el Chapter.
Desarrollar e implementar reglas de calidad de datos dentro de los flujos de datos en la nube; asegurando el control, validación y seguimiento de la información que se carga, mediante el monitoreo de: umbrales, volúmenes y consistencia de los datos.
Gestionar la ejecución de proyectos e iniciativas de ingeniería de datos e IA desde la planificación hasta el cierre: definir cronograma, alcance, hitos y entregables; estimar esfuerzos; gestionar capacidad del equipo; coordinar dependencias (TI/negocio/proveedores); y dar seguimiento a riesgos, issues y avances (rituales ágiles, tableros y reportabilidad).Representar al Chapter de Ingeniería de Datos en iniciativas de Inteligencia Artificial, asegurando el cumplimiento de lineamientos, estándares, desarrollos, implementaciones y gestiones, aportando su expertise técnico en ingeniería de datos.
Liderar e implementar técnicamente las iniciativas de
Experiencia mínima de 3 años en ingeniería de datos (Data Warehouse/Data Lake) y/o desarrollo en entornos cloud (Azure), con participación en iniciativas de IA, liderando o gestionando proyectos end-to-end (discovery, diseño, implementación y estabilización) e implementando pipelines de datos (ETL/ELT).Conocimiento y experiencia en arquitecturas batch y near real time en la nube (Data Factory, Kafka), incluyendo mensajería/streaming y patrones de diseño de pipelines (orquestación, reintentos, idempotencia).Experiencia implementando controles de calidad de datos (reglas, umbrales), así como observabilidad y monitoreo (logs, métricas, alertas).Experiencia en diseño y despliegue de modelos de IA en el ecosistema de Databricks.
Experiencia en control de versiones de código (GitHub o herramientas afines).Manejo de Python, SQL y PySpark.
Responsabilidades:
Desarrollar y mantener ETLs y pipelines de datos en la nube, que permitan extraer información desde diversas fuentes (sistemas, archivos, documentos, plataformas), transformar los datos para que sean comprensibles, estructurados y utilizables y Cargarlos en la Plataforma Analítica Cloud.Garantizar la calidad del código desarrollado, liderando y supervisando que los desarrollos cumplan con los lineamientos, estándares técnicos y buenas prácticas definidos por el Chapter.
Desarrollar e implementar reglas de calidad de datos dentro de los flujos de datos en la nube; asegurando el control, validación y seguimiento de la información que se carga, mediante el monitoreo de: umbrales, volúmenes y consistencia de los datos.
Gestionar la ejecución de proyectos e iniciativas de ingeniería de datos e IA desde la planificación hasta el cierre: definir cronograma, alcance, hitos y entregables; estimar esfuerzos; gestionar capacidad del equipo; coordinar dependencias (TI/negocio/proveedores); y dar seguimiento a riesgos, issues y avances (rituales ágiles, tableros y reportabilidad).Representar al Chapter de Ingeniería de Datos en iniciativas de Inteligencia Artificial, asegurando el cumplimiento de lineamientos, estándares, desarrollos, implementaciones y gestiones, aportando su expertise técnico en ingeniería de datos.
Liderar e implementar técnicamente las iniciativas de
IA/GenIA:
definir/coordinar arquitectura y patrones de implementación; diseñar la integración de fuentes y la preparación de datos/contenidos (documentos y audios); establecer controles de calidad, trazabilidad y observabilidad; y asegurar que la solución cumpla requisitos de seguridad, privacidad y gobierno, habilitando los canales de consumo definidos (por ejemplo, Teams/email).Requerimientos:
Profesional en Ingeniería de Sistemas, Informática, Software o carreras afines.Experiencia mínima de 3 años en ingeniería de datos (Data Warehouse/Data Lake) y/o desarrollo en entornos cloud (Azure), con participación en iniciativas de IA, liderando o gestionando proyectos end-to-end (discovery, diseño, implementación y estabilización) e implementando pipelines de datos (ETL/ELT).Conocimiento y experiencia en arquitecturas batch y near real time en la nube (Data Factory, Kafka), incluyendo mensajería/streaming y patrones de diseño de pipelines (orquestación, reintentos, idempotencia).Experiencia implementando controles de calidad de datos (reglas, umbrales), así como observabilidad y monitoreo (logs, métricas, alertas).Experiencia en diseño y despliegue de modelos de IA en el ecosistema de Databricks.
Experiencia en control de versiones de código (GitHub o herramientas afines).Manejo de Python, SQL y PySpark.