Data Engineer — IoT, telemetría y pipelines técnicos

Sobre la oportunidad

Esta persona actuará en la integración, la calidad y el procesamiento de datos técnicos del WDT. El trabajo incluye fusión de sensores, telemetría, datos geoespaciales, inspecciones, documentos, series históricas, InSAR y evidencias de campo, además de la preparación de datos trazables y confiables para RAG, Graph-RAG y evaluaciones.

El papel combina ingeniería de datos con comprensión del contexto técnico. El objetivo es que los datos de campo, activos, sensores, inspecciones y fuentes externas lleguen al WDT de forma organizada, verificable y útil para analytics, IA y decisión de ingeniería.

Responsabilidades principales

• Crear pipelines de ingesta, transformación, validación y disponibilidad de datos técnicos para el WDT.
• Integrar sensores, gateways, borde, telemetría, series temporales, datos operativos y eventos de activos.
• Estructurar datos de inspecciones, documentos, históricos, evidencias, geodatos y resultados analíticos.
• Definir patrones de calidad, trazabilidad, procedencia, versionamiento y tratamiento de inconsistencias.
• Apoyar analytics, motores de riesgo, paneles ejecutivos, pipelines de IA y preparación del corpus técnico.
• Colaborar con backend, IA, DevOps, QA, modelado 3D/GIS e ingeniería de dominio.
• Documentar flujos de datos, criterios de validación y limitaciones conocidas.

Requisitos obligatorios

• Experiencia con Python, SQL y construcción de pipelines de datos.
• Conocimiento de ETL/ELT, APIs, integración de fuentes heterogéneas y calidad de datos.
• Familiaridad con bases relacionales, NoSQL, almacenamiento de archivos y datos semiestructurados.
• Capacidad para trabajar con series temporales, eventos, registros o datos operativos.
• Atención a la trazabilidad, el versionamiento, el origen de los datos y la documentación técnica.
• Interés en datos de ingeniería, sensores, inspecciones, activos o gemelo digital.

Diferenciales

• Experiencia con IoT, telemetría, borde, gateways, InSAR, GIS o datos geoespaciales.
• Conocimiento de bases vectoriales, preparación de corpus para RAG, OCR o parsing técnico.
• Experiencia con Azure, cloud, observabilidad, pipelines automatizados y entornos segregados.
• Nociones de modelos de riesgo, dashboards, analytics o aprendizaje automático aplicado.

Tecnologías y herramientas relacionadas

Python, SQL, APIs, ETL/ELT, NoSQL, series temporales, IoT/telemetría, cloud y bases vectoriales como diferencial.

Perfil que buscamos

Buscamos a alguien metódico e investigativo, que valore los datos confiables tanto como el código que funciona. Debe poder conversar con software, ingeniería y operación de campo para transformar datos reales en insumos útiles.

Proceso de candidatura

Para postularse, envíe los siguientes materiales:

¿Cómo utiliza actualmente las herramientas de Inteligencia Artificial en su flujo de trabajo profesional? Indique las herramientas, ejemplos de actividades y explique cómo valida los resultados producidos con ayuda de IA.

La información adicional puede incluir LinkedIn, GitHub, Behance, Google Scholar, artículos, publicaciones, sitios web, demostraciones, aplicaciones u otros enlaces relevantes para la función.

• Currículo actualizado, con formación, experiencia profesional, proyectos principales, tecnologías utilizadas y responsabilidades ejercidas.
• Portafolio con ejemplos concretos de trabajos anteriores. En software, pueden ser GitHub, aplicaciones, sistemas, APIs, interfaces o proyectos demostrables. En ingeniería, pueden ser modelos, simulaciones, informes, análisis, publicaciones o trabajos técnicos que puedan divulgarse. Los proyectos confidenciales pueden presentarse de forma anonimizada.
• Vídeo de presentación de hasta 5 minutos, que muestre brevemente un proyecto o portafolio, el problema resuelto, su participación, las tecnologías utilizadas, el flujo de trabajo, las herramientas cotidianas, el uso de Inteligencia Artificial y cómo valida los resultados producidos con apoyo de IA.