Data Engineer (Senior) – Python / PySpark / AWS / ML (Híbrido, CABA) | 171733-1

Data Engineer (Senior) – Python / PySpark / AWS / ML (Híbrido, CABA) | Ref. 171733-1

📍 Buenos Aires, Parque Patricios | Híbrido · Perfiles del interior bienvenidos 🕘 Proyecto Accenture

🕘 L–V 9:00 a 18:00

🎯 Misión

Sumarte al equipo técnico de uno de los grupos bancarios más grandes a nivel global para participar en la migración, integración y estandarización de repositorios de Machine Learning al ecosistema tecnológico global del banco. El rol combina ingeniería de datos, gestión de repositorios y pipelines, con comprensión sólida de ML para asegurar la correcta incorporación de modelos y artefactos a la plataforma corporativa.

Contexto del proyecto: existen repositorios de ML alojados en GitLab desconectados de la plataforma global del banco (GitHub). El objetivo es migrarlos e integrarlos al ecosistema estándar del Grupo (Gluón), habilitando automatizaciones, pipelines y catálogos de activos.

✅ Responsabilidades

• Migrar repositorios de ML desde GitLab a GitHub preservando el historial completo

• Reescribir y adaptar pipelines a los estándares del ecosistema Gluón

• Conectar los repositorios migrados a Gluón como repositorios oficiales del Grupo

• Validar la correcta migración de artefactos de ML (modelos, datasets, etc.)

• Trabajar con equipos técnicos para asegurar estándares, calidad y trazabilidad

• Interactuar con otras áreas y stakeholders del banco

🔍 Requisitos excluyentes

• Sólidos conocimientos en Machine Learning y su ciclo de vida dentro de plataformas de datos

• Desarrollo con Python y PySpark

• Manejo de SQL (Hive y Spark)

• Muy buen uso de Git, GitHub y herramientas de Generative AI (Copilot, Cursor u otras)

• Experiencia en AWS (conocimientos en GCP suman)

• Conocimientos en Data Science

• Perfil hands-on, autónomo y con foco en calidad técnica

• Capacidad para trabajar en entornos complejos y regulados

⭐ Suma puntos

• Experiencia previa en migraciones de repositorios o estandarización de pipelines

📋 Proceso de selección

Recruiting screen → Entrevista técnica → Entrevista con el cliente → Oferta

🎁 Beneficios

🤝 Entorno colaborativo y proyectos de alto impacto en industrias en auge

📡 Bonificación por conectividad

🏋️ Reintegro Gym

🛵 Crédito PedidosYa

🏖️ Vacaciones según ley

🏥 Obra social: Swiss Medical o OSDE

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