Data & AI Engineer Junior

Babel busca un Data & AI Engineer Junior para apoyar el desarrollo, implementación y mantenimiento de soluciones de datos, analítica e inteligencia artificial. El rol estará enfocado en proyectos de extracción, transformación, procesamiento y análisis de información, utilizando programación y bases de datos para asegurar resultados confiables.

La posición es onsite en San Jose, CA y contempla experiencia mínima de 1 año en áreas relacionadas.

Responsabilidades

• Apoyar en la extracción, transformación, integración y validación de datos provenientes de distintas fuentes.
• Desarrollar y ejecutar consultas SQL para extracción y análisis de información.
• Crear y mantener scripts básicos en Python para automatizar tareas y procesar datos.
• Participar en la construcción, ejecución y mantenimiento de procesos de carga de datos (ETL/ELT).
• Ejecutar controles y validaciones para garantizar calidad, integridad y consistencia de la información.
• Apoyar en el desarrollo y mantenimiento de soluciones de Data Engineering, Analytics e Inteligencia Artificial.
• Realizar pruebas funcionales básicas y documentar resultados.
• Elaborar y mantener documentación técnica de procesos, scripts y desarrollos.
• Colaborar con equipos técnicos en la identificación y resolución de incidencias.
• Participar en iniciativas de mejora continua y adopción de nuevas tecnologías, con acompañamiento de profesionales con mayor experiencia.

Requisitos

• Bachillerato universitario concluido en Ingeniería en Sistemas, Ingeniería Informática, Ingeniería en Computación, Ciencia de Datos o afines.
• Al menos 1 año de experiencia en desarrollo de software, análisis de datos, bases de datos o funciones relacionadas.
• Experiencia básica utilizando SQL y Python en proyectos académicos, profesionales o personales.
• Conocimientos fundamentales de programación y manejo de bases de datos.
• Conocimientos en SQL: consultas, filtros, joins y operaciones básicas sobre datos.
• Conocimientos en Python: fundamentos de programación, estructuras de datos y desarrollo de scripts.
• Conocimientos básicos de bases de datos relacionales.
• Fundamentos de procesamiento y transformación de datos.
• Manejo básico de Git o herramientas de control de versiones.

Tecnologías

• SQL
• Python
• Git
• Microsoft Azure
• AWS
• Google Cloud
• Microsoft Fabric
• Power BI
• Databricks
• Apache Spark
• PySpark
• REST APIs
• ETL/ELT

Beneficios

• Foco en trabajar con últimas tecnologías y proyectos innovadores, apoyando la transformación digital y acercando la tecnología a la sociedad.
• Comunicación y transparencia: información constante sobre noticias de la compañía.
• Contribución a la formación constante de los Babelievers.
• Programas de promociones profesionales y desarrollo de talento.
• Trabajo con proyectos de diversos países, para aprender de diferentes culturas.
• Contribuciones a la salud física y emocional (charlas y competencias deportivas).
• Participación en el crecimiento de la compañía con reconocimiento mediante bono solidario.
• Flexibilidad laboral y personal.
• Bono por referidos.
• Convenios comerciales según sede.

Formación académica

• Bachillerato universitario concluido en Ingeniería en Sistemas, Ingeniería Informática, Ingeniería en Computación, Ciencia de Datos o afines.

Conocimientos de apoyo (deseables)

• Plataformas Cloud: Microsoft Azure, AWS o Google Cloud.
• Microsoft Fabric.
• Power BI y herramientas de visualización de datos.
• Databricks.
• Apache Spark y PySpark.
• Integración y consumo de APIs REST.
• Conceptos básicos de Data Lakes, Data Warehouses y ETL/ELT.
• Fundamentos de Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa (GenAI).
• Uso de herramientas de IA aplicadas al desarrollo, como GitHub Copilot.

Competencias clave

• Pensamiento analítico: comprender información, identificar problemas y proponer soluciones.
• Aprendizaje continuo: interés por desarrollar habilidades técnicas y mantenerse actualizado.
• Resolución de problemas: análisis de incidencias y búsqueda de soluciones de forma estructurada.
• Trabajo en equipo: disposición para colaborar con profesionales de distintas áreas.
• Comunicación efectiva: comunicar avances, dudas y resultados de forma clara.
• Atención al detalle: enfoque en calidad y precisión de datos y desarrollos.
• Proactividad: iniciativa para aprender, investigar y contribuir a la mejora continua.
• Organización: gestionar tareas y cumplir compromisos establecidos.