Ingeniero de Procesamiento de Datos

• Desarrollar y optimizar algoritmos y procesos ETL/ELT utilizando Python, R o C++ asegurando calidad, eficiencia computacional y escalabilidad.
• Optimizar operaciones computacionales intensivas de procesos científicos mediante implementación de rutinas C++, pybind11 o Rcpp, especialmente en simulaciones fisicoquímicas y numéricas.
• Implementar validaciones automáticas y flujos QA/QC aplicados a datos de entrada, predicciones y resultados intermedios en el pipeline analítico.
• Desarrollar modelos predictivos y sistemas de inferencia basados en Inteligencia Artificial o Machine Learning.
• Analizar datos con técnicas estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y modelos computacionales avanzados.
• Participar en la automatización de tareas mediante programación reproducible y modular.
• Documentar técnicas, scripts y procedimientos según los estándares internos, asegurando una estructura de código limpia, mantenible y fácilmente escalable para futuras integraciones con entornos en la nube (como Azure Web Apps o App Services).
• Colaborar con equipos multidisciplinarios incluyendo científicos de datos, especialistas en geociencias y tecnologías.
• Mantener una comunicación fluida con los equipos de E&E.
• Cumplir con las políticas y procedimientos internos del Sistema Integrado de Gestión de Calidad, Medio Ambiente y de Seguridad y Salud en el Trabajo en las actividades que desempeña, entre otros.

• Bachiller o Titulado de la carrera de Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos o similares.
• Experiencia mínima de 04 años en desarrollo de soluciones análiticas, simulaciones científicas o procesamiento computacional intensivo o sistemas geocientíficos, ambientales o industriales.
• Conocimiento de arquitectura de datos escalables y plataformas CI/CD.
• Interés por el modelamiento geomatemático, simulación o inteligencia artificial aplicada.
• Dominio de C++ para la construcción de algoritmos de alto rendimiento, con integración a entornos analíticos mediante pybind11, Rcpp u otras herramientas equivalentes.
• Experiencia en desarrollo con Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Tensorflow-Keras, SQLAlchemy) y/o R (dplyr, DBI, plumber, tidymodels), orientado a análisis de datos y modelado.
• Dominio de SQL (modelo relacional, índices, constrainst, esquemas, vistas, etc.)
• Entendimiento de ETL-ELT pipelines: limpieza de datos, transformación

• Manejo básico de Git (clone, pull, commit, branching).
• Dominio de herramientas de Inteligencia Artificial.

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