Arquitecto de Datos Senior en AWS

En Carina AI Studio , somos un AI Studio apasionado por transformar ideas en productos reales impulsados por inteligencia artificial . Desarrollamos soluciones que combinan ciencia, arte y tecnología para resolver los desafíos más complejos de nuestros clientes en sectores como el público, la salud, la seguridad y la empresa. Trabajamos en proyectos de alto impacto relacionados con: Visión por computador Sistemas generativos y agentes inteligentes Plataformas de datos e IA en producción Diseñar y desarrollar pipelines de datos para ingesta, transformación, validación y serving, asegurando fiabilidad y mantenibilidad.

Construir y mantener servicios de IA y ML en producción, incluyendo APIs de inferencia, sistemas RAG, extracción y clasificación de información , y motores de scoring. Diseñar y optimizar modelos de datos y capas de acceso sobre bases SQL, NoSQL y analíticas para casos de uso de producto y analítica. Realizar procesos de exploración de datos para entender fuentes , detectar patrones y anomalías, validar hipótesis y definir métricas accionables que orienten el desarrollo del producto.

Implementar observabilidad end-to-end mediante métricas, logs, trazas, controles de calidad de datos y alertas. Desplegar y operar soluciones con enfoque DataOps y MLOps , trabajando versionado, reproducibilidad, gestión de entornos y CI/CD. Colaborar con producto y backend para traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas entregables.

Impulsar buenas prácticas de ingeniería: testing, code review, documentación, definición de estándares y ownership técnico. 4 años de experiencia construyendo sistemas de datos y/o IA en producción. ~ Mid-level o senior. ~ Dominio sólido de Python para desarrollo de APIs, ETL y servicios. ~ Experiencia con FastAPI. ~ Experiencia sólida con SQL, incluyendo modelado y optimización de consultas. ~ Experiencia con al menos una base de datos NoSQL o analítica. ~ Experiencia construyendo pipelines con herramientas como Airflow, Prefect, dbt o equivalentes. ~ Buenas prácticas de ingeniería: testing, Git, gestión de entornos y packaging. ~ Experiencia desplegando en cloud y/o contenedores con Docker. ~ Experiencia operando servicios con monitorización y observabilidad .

AWS: ECS, ECR, Lambda, S3, CloudWatch. Infraestructura como código con Terraform. CI/CD con GitHub Actions .

Ecosistema LLM: LangChain, LangGraph, vector databases como Pinecone, Weaviate o pgvector, y rerankers.

Mensajería y sistemas asíncronos: SQS, Kafka, RabbitMQ, Celery o procesamiento distribuido.

Data quality y contratos de datos : Great Expectations, validación de esquemas y testing de datos.

Experiencia con ASR ( Automatic Speech Recognition ) y pipelines de audio. Trabajo 100% remoto ~ Horario flexible adaptado a ti ~‍‍ Seguro de salud privado ~ Formación continua y oportunidades de crecimiento profesional ~⚡ Participación en proyectos de IA con impacto real.