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Senior Data Scientist – GenAI & RAG (LATAM)

Remote (Latin America)Found today
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Curado y limpieza de texto no estructurado proveniente de múltiples fuentes (chats, llamadas transcritas, registros CRM).

Diseño de curado y limpieza de texto no estructurado para preparación de contenido destinado a modelos de lenguaje.

Generación, gestión y versionado de embeddings.

Implementación y administración de bases de datos vectoriales (ej. pgvector, Qdrant, Chroma, Weaviate, Pinecone, Milvus) y búsqueda híbrida.

Construcción de pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) completos, incluyendo evaluación y trazabilidad de respuestas.

Integración con APIs de modelos de lenguaje (LLM), tanto en servidores propios/internos como proveedores externos (Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI, Google Gemini), con diseño agnóstico al proveedor.

Requisitos Técnicos

Programación y Datos

Python. SQL. PySpark. Apache Spark. Big Data. Desarrollo de procesos ETL/ELT. Manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos.

Ciencia de Datos e IA

Análisis exploratorio de datos. Feature Engineering. Evaluación y optimización de modelos.

Herramientas y Framework

Bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant, Milvus o similares). Git.

Cloud

Azure. Servicios de almacenamiento y procesamiento de datos.

Diseñar e implementar soluciones de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

Procesar, limpiar y transformar grandes volúmenes de datos provenientes de distintas fuentes.

Desarrollar pipelines de datos para la automatización de procesos analíticos.

Construir modelos predictivos, analíticos y de IA Generativa según las necesidades del negocio.

Implementar soluciones basadas en Large Language Models (LLMs).

Generar embeddings y trabajar con bases de datos vectoriales.

Participar en la definición de arquitecturas de datos y analítica avanzada.

Integrar distintas fuentes de información para generar modelos y automatizaciones.

Colaborar con equipos de negocio para identificar oportunidades de uso de datos e inteligencia artificial.

Documentar procesos, modelos y soluciones implementadas.

(No excluyentes, ya que contamos con apoyo interno para esta parte)

Experiencia en Microsoft Fabric.

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