Únete a nuestro equipo de Mibanco Colombia como ML Ops Engineer (Ingeniero de Datos de IA). Este rol te reta a asegurar que la Plataforma Analítica Cloud cuente con desarrollos de datos confiables, de alta calidad y alineados a los lineamientos técnicos y de gobierno establecidos, garantizando la correcta ejecución de los procesos de ingeniería de datos. Asimismo, liderará la adopción e implementación de nuevas tecnologías para fortalecer las capacidades analíticas del banco y acompañar su evolución tecnológica y de desarrollo. 

Responsabilidades:

• Desarrollar y mantener ETLs y pipelines de datos en la nube, que permitan extraer información desde diversas fuentes (sistemas, archivos, documentos, plataformas), transformar los datos para que sean comprensibles, estructurados y utilizables y Cargarlos en la Plataforma Analítica Cloud.
• Garantizar la calidad del código desarrollado, liderando y supervisando que los desarrollos cumplan con los lineamientos, estándares técnicos y buenas prácticas definidos por el Chapter.
• Desarrollar e implementar reglas de calidad de datos dentro de los flujos de datos en la nube; asegurando el control, validación y seguimiento de la información que se carga, mediante el monitoreo de: umbrales, volúmenes y consistencia de los datos.
• Gestionar la ejecución de proyectos e iniciativas de ingeniería de datos e IA desde la planificación hasta el cierre: definir cronograma, alcance, hitos y entregables; estimar esfuerzos; gestionar capacidad del equipo; coordinar dependencias (TI/negocio/proveedores); y dar seguimiento a riesgos, issues y avances (rituales ágiles, tableros y reportabilidad).
• Representar al Chapter de Ingeniería de Datos en iniciativas de Inteligencia Artificial, asegurando el cumplimiento de lineamientos, estándares, desarrollos, implementaciones y gestiones, aportando su expertise técnico en ingeniería de datos.
• Liderar e implementar técnicamente las iniciativas de IA/GenIA: definir/coordinar arquitectura y patrones de implementación; diseñar la integración de fuentes y la preparación de datos/contenidos (documentos y audios); establecer controles de calidad, trazabilidad y observabilidad; y asegurar que la solución cumpla requisitos de seguridad, privacidad y gobierno, habilitando los canales de consumo definidos (por ejemplo, Teams/email).