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Data Engineer Junior (modalidad hibrida)
| ID | 3918416 | |
| Buscado | Coca-Cola Embonor | |
| Fecha |
2026-10-21 17:51:37
|
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| Expira |
2027-01-04 (en 74 días)
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| Ubicación | Santiago | CL |
| Categoría | Informática / Telecomunicaciones | |
| Tipo | Full-time |
Interesados: 10
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Descripción oferta de trabajo
¡Refresca tu experiencia en Coca-Cola Embonor!
Buscamos un/a Data Engineer Jr. con interés en construir soluciones de datos y desarrollar sus habilidades en inteligencia artificial y machine learning.
Trabajarás en un entorno completamente cloud sobre AWS, bajo la guía del Machine Learning Engineer del equipo. Tu principal responsabilidad será desarrollar y mantener procesos de integración y despliegue de soluciones sobre AWS. También tendrás la oportunidad de asumir proyectos acotados de modelos predictivos e IA generativa, con acompañamiento técnico.
¿Qué harás?
.Integrar información desde bases de datos, archivos, APIs y otras fuentes.
.Preparar y transformar datos para análisis y entrenamiento de modelos.
.Participar en el desarrollo y evaluación de modelos predictivos y aplicaciones de IA generativa.
.Colaborar en el despliegue y monitoreo de soluciones sobre AWS.
.Documentar procesos y mantener código utilizando buenas prácticas de desarrollo y control de versiones.
¿Qué buscamos?
.Formación en Informática, Ingeniería, Ciencia de Datos o áreas afines.
.Conocimientos de Python y SQL
.Comprensión de los fundamentos de ingeniería de datos y procesos ETL/ELT.
.Conocimientos básicos de machine learning: regresión, clasificación, separación de datos de entrenamiento y prueba, sobreajuste y métricas de evaluación.
.Familiaridad con IA generativa y modelos de lenguaje (LLMs), sus aplicaciones y limitaciones.
.Manejo básico de Git.
.Capacidad para aprender, trabajar en equipo, comunicar avances y pedir apoyo cuando sea necesario.
Será un plus si tienes:
.Familiaridad con AWS, especialmente con servicios de almacenamiento, procesamiento de datos o inteligencia artificial. Cursos y/o certificaciones en AWS.
.Proyectos de modelos predictivos desarrollados con herramientas como scikit-learn.
.Experiencia integrando LLMs mediante APIs
.Conocimientos básicos de Docker, herramientas de orquestación de pipelines o pruebas automatizadas.
Experiencia esperada:
Esta posición está orientada a personas al inicio de su carrera. Valoramos proyectos académicos, personales, prácticas profesionales y primeras experiencias laborales. No es necesario contar con experiencia previa llevando modelos a producción ni dominar todas las herramientas mencionadas.
¿Que ofrecemos?
- Contrato Indefinido.
- Modalidad Hibrida.
- Beneficios área de Bienestar (Alimentación, Salud, Becas de Estudio, Planes Colectivos, Conectividad, entre otros).
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