Empresa bancaria global busca un Ingeniero de Datos Senior con experiencia en Python, PySpark y AWS para migrar y estandarizar repositorios de Machine Learning a su ecosistema corporativo.
Por qué aplicar
Si sos Ingeniero de Datos con experiencia en Python, PySpark, AWS y ML, este puesto es para vos. Podés sumarte a un proyecto clave en un banco global, migrando repositorios de Machine Learning a su plataforma corporativa. Ideal si buscás desafíos técnicos y crecimiento profesional.
Descripción del puesto
Data Engineer (Senior) – Python / PySpark / AWS / ML (Híbrido, CABA) | Ref. 171733-1 Buenos Aires, Parque Patricios | Híbrido · Perfiles del interior bienvenidos L–V 9:00 a 18:00 Misión Sumarte al equipo técnico de uno de los grupos bancarios más grandes a nivel global para participar en la migración, integración y estandarización de repositorios de Machine Learning al ecosistema tecnológico global del banco. El rol combina ingeniería de datos, gestión de repositorios y pipelines, con comprensión sólida de ML para asegurar la correcta incorporación de modelos y artefactos a la plataforma corporativa. Contexto del proyecto: existen repositorios de ML alojados en GitLab desconectados de la plataforma global del banco (GitHub). El objetivo es migrarlos e integrarlos al ecosistema estándar del Grupo (Gluón), habilitando automatizaciones, pipelines y catálogos de activos. Responsabilidades - Migrar repositorios de ML desde GitLab a GitHub preservando el historial completo - Reescribir y adaptar pipelines a los estándares del ecosistema Gluón - Conectar los repositorios migrados a Gluón como repositorios oficiales del Grupo - Validar la correcta migración de artefactos de ML (modelos, datasets, etc.) - Trabajar con equipos técnicos para asegurar estándares, calidad y trazabilidad - Interactuar con otras áreas y stakeholders del banco Requisitos excluyentes - Sólidos conocimientos en Machine Learning y su ciclo de vida dentro de plataformas de datos - Desarrollo con Python y PySpark - Manejo de SQL (Hive y Spark) - Muy buen uso de Git, GitHub y herramientas de Generative AI (Copilot, Cursor u otras) - Experiencia en AWS (conocimientos en GCP suman) - Conocimientos en Data Science - Perfil hands-on, autónomo y con foco en calidad técnica - Capacidad para trabajar en entornos complejos y regulados Suma puntos - Experiencia previa en migraciones de repositorios o estandarización de pipelines Proceso de selección Recruiting screen → Entrevista técnica → Entrevista con el cliente → Oferta Beneficios - Entorno colaborativo y proyectos de alto impacto en industrias en auge - Bonificación por conectividad - Reintegro Gym - Crédito PedidosYa - Vacaciones según ley - Obra social: Swiss Medical o OSDE Envía tu solicitud y únete a nosotros para crear impactantes soluciones tecnológicas. Para aplicar, sigue estos pasos: 1 - Envía tu solicitud a través de nuestro portal. 2 - Completa tu perfil en talentconnect.ai. 3 - Participa en una entrevista inicial utilizando inteligencia artificial. Al completar estos pasos, estarás más cerca de unirte a nuestro equipo de expertos.
Responsabilidades
- Migrar repositorios de ML desde GitLab a GitHub preservando el historial completo
- Reescribir y adaptar pipelines a los estándares del ecosistema Gluón
- Conectar los repositorios migrados a Gluón como repositorios oficiales del Grupo
- Validar la correcta migración de artefactos de ML (modelos, datasets, etc.)
- Trabajar con equipos técnicos para asegurar estándares, calidad y trazabilidad
- Interactuar con otras áreas y stakeholders del banco
Skills requeridas
Machine LearningGestión de repositoriosGestión de pipelinesCalidad técnicaTrazabilidadTrabajo en entornos complejos y reguladosAutonomíaFoco en calidad técnicaCapacidad de trabajo en equipoComunicación con stakeholders
Beneficios
- Entorno colaborativo
- Proyectos de alto impacto
- Bonificación por conectividad
- Reintegro Gym
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