• Diseño de flujos ETL/ELT: Crear paquetes de SQL Server Integration Services (SSIS) complejos para extraer datos de múltiples fuentes (APIs, archivos planos, bases de datos externas) y cargarlos en un Data Warehouse.
• Optimización de T-SQL: Escribir y tunear procedimientos almacenados, vistas e índices en SQL Server para asegurar que las consultas y procesos de carga sean altamente eficientes.
• Modelado de Datos: Diseñar esquemas de estrella (star schemas) o copo de nieve para optimizar el consumo de datos en herramientas analíticas
• Gestión de Código: Utilizar GitHub para el control de versiones, realizando revisiones de código (code reviews) y gestionando pull requests para asegurar estándares de calidad en los scripts SQL y paquetes SSIS.
• Automatización CI/CD: Configurar Jenkins para automatizar el despliegue de cambios. Esto incluye la orquestación de tareas que validan el código antes de moverlo a producción y la programación de ejecuciones de pipelines.
• Preparación de Modelos Semánticos: Asegurar que los datos en SQL Server estén estructurados para que Power BI pueda consumirlos eficientemente.
• Optimización de DAX: Colaborar en la creación de medidas complejas y garantizar que el modelo de datos soporte dashboards de alto rendimiento

• Mentoría: Apoyar a desarrolladores junior o mid-level en la resolución de problemas técnicos y mejores prácticas.
• Calidad y Monitoreo: Implementar chequeos automáticos de integridad de datos y sistemas de alertas ante fallas en los procesos SSIS 

• Desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial, mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático sobre los datos de la organización, para potenciar la toma de decisiones y la automatización de procesos clave del negocio, garantizando el progreso de las iniciativas de IA.

¿Qué se busca?

• Experiencia en el desarrollo e implementación de soluciones de IA.
• Conocimiento profundo de algoritmos y modelos de aprendizaje automático.
• Habilidad para trabajar con grandes conjuntos de datos y herramientas de análisis.
• Capacidad para resolver problemas complejos y proponer soluciones creativas.
• Pasión por la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías de IA.
• Profesionales proactivos que quieran llevar a nuestra empresa a la vanguardia de la innovación.
  

Principales funciones:

• Diseñar, construir, entrenar y desplegar modelos de IA, aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning) que respondan a las necesidades del negocio.
• Supervisar, mantener y mejorar continuamente el rendimiento y la precisión de los modelos de inteligencia artificial que ya están en producción.
• Colaboración con Equipos de Negocio: Trabajar de la mano con diferentes áreas para entender sus necesidades y traducir los requerimientos en soluciones efectivas, asegurando la integración exitosa de la IA en los flujos de trabajo de la empresa.
• Participar en el levantamiento de requerimientos, indicando todos los productos y entregables requeridos para construir soluciones adecuadas para los modelos de IA. Asesorar en el diseño de soluciones y colaborar en la ejecución de las iniciativas de IA del banco, a fin de lograr proyectos exitosos dentro del tiempo y presupuesto estipulado.
• Atender las incidencias y solicitudes relacionadas con las aplicaciones que administra y escalar al proveedor cuando sea necesario.
  

Conocimientos técnicos:

Programación y Manejo de Datos:

• Python (Avanzado): Es el lenguaje estándar. Dominio de librerías como Pandas (manipulación de datos), NumPy (cálculo numérico), Scikit-Learn (modelado), y de visualización.
• Experiencia con la Nube: Conocimiento práctico de al menos una plataforma cloud (AWS, GCP o Azure), especialmente en sus servicios de Machine Learning (Bedrock, SageMaker, Vertex).

Machine Learning y Modelado:

• Modelos Clásicos: Sólida experiencia en regresión, clasificación, clustering y series de tiempo.
• Técnicas Avanzadas (Deseable): Conocimiento en Deep Learning (redes neuronales) para problemas complejos y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para analizar texto de PQR, correos o documentos.
• MLOps (Básico-Intermedio): Entender el ciclo de vida de un modelo. Saber cómo versionar (Git), empaquetar (Docker) y desplegar modelos como APIs (usando FastAPI/Flask).
  

• Automatización de Pruebas: centrados principalmente en Cypress para toda la parte de automation.
• Gestión de Pruebas y Tareas:  con Jira como herramienta para el seguimiento de tickets, documentación de casos de prueba y la organización de los sprints.
• Testing y Documentación de APIs: Swagger para la validación y consulta de endpoints
• Bases de Datos: consultas y validaciones de datos directamente en el backend con PL/SQL.
• Infraestructura y CI/CD: entornos en OpenShift integrados con Jenkins para la ejecución de los pipelines.

• Preparación de Modelos Semánticos: Asegurar que los datos en SQL Server estén estructurados para que Power BI pueda consumirlos eficientemente.
• Optimización de DAX: Creación de medidas complejas y garantizar que el modelo de datos soporte dashboards de alto rendimiento.
• Diseño de flujos ETL/ELT: Crear paquetes de SQL Server Integration Services (SSIS)  para extraer datos de múltiples fuentes (APIs, archivos planos, bases de datos externas) y cargarlos en un Data Warehouse.
• Modelado de Datos: Diseñar esquemas de estrella (star schemas) o copo de nieve para optimizar el consumo de datos en herramientas analíticas 

El rol requiere un alto seniority técnico comprobable, ya que el tablero maneja información financiera sensible, presenta problemas de performance, modelado, medidas y seguridad, y existe una experiencia previa negativa con un perfil que no cumplía el nivel esperado.

La persona seleccionada trabajará en estrecha colaboración con el equipo interno, que ha identificado los problemas, pero no cuenta con la capacidad ni el tiempo para resolverlos.

Principales responsabilidades

• Analizar en profundidad el modelo de datos existente del dashboard de P&L.
• Optimizar la performance del modelo, identificando y corrigiendo:
  • Uso ineficiente de tablas de Row Level Security (RLS).
  • Existencia de múltiples versiones de RLS con contenidos idénticos.
  • Impacto negativo de columnas funcionales innecesarias en las tablas RLS.
• Revisar, rediseñar y corregir RLS, asegurando:
  • Consistencia entre tablas RLS y tablas de hechos (ej.: “Real” vs “REAL”).
  • Simplificación y consolidación de versiones redundantes (RLS_Version, Version_Base, Version_Comp1, Version_Comp2).
• Corregir y redefinir medidas DAX, incluyendo:
  • KPIs que devuelven NaN o errores (GP/KG, GM%, Ineffective measure).
  • Medidas que generan errores en visualizaciones productivas.
• Diagnosticar y resolver errores en visualizaciones que persisten incluso con RLS desactivado.
• Revisar y configurar correctamente la seguridad del dashboard, alineando accesos, roles y permisos con buenas prácticas de Power BI.
• Validar la integridad, consistencia y confiabilidad de la información publicada.
• Documentar los cambios realizados y proponer mejoras estructurales para evitar la recurrencia de los problemas.

Requisitos técnicos (excluyentes)

• Perfil Senior en Power BI, con experiencia real en entornos productivos complejos.
• Sólida experiencia en:
  • Optimización de modelos y performance en Power BI.
  • Diseño, corrección y mantenimiento de Row Level Security (RLS).
  • Configuración de seguridad y accesos en Power BI Service.
  • Definición, depuración y optimización de medidas DAX complejas.
• Capacidad para analizar datos desde múltiples fuentes y validar consistencia entre capas.
• Experiencia trabajando con:
  • Modelos financieros / FP&A / P&L (muy valorado).
  • Fuentes de datos mixtas (Datalake + SharePoint u orígenes similares).

• SQL Server
• Oracle
• MySQL
• PostgreSQL