Laboratorios Gador busca un Analista de Datos con experiencia en AWS y GenAI para un puesto híbrido en CABA, con turno mañana. Se requiere experiencia en Data Engineering/Analytics y conocimientos de AWS y Python.
Si te apasiona el mundo de los datos y la inteligencia artificial, y querés desarrollarte en AWS, esta oportunidad en Laboratorios Gador es para vos. Sumate a una empresa líder con presencia global y un equipo comprometido con la innovación.
Somos una empresa farmacéutica argentina impulsada por una comunidad de profesionales y especialistas comprometidos con que las personas puedan acceder a medicamentos de excelencia, producidos y distribuidos con la última tecnología disponible, siguiendo los más altos estándares internacionales para llegar a Argentina y al mundo. Fundada en 1940, nuestro crecimiento fue constante y hoy estamos presentes con nuestros productos para el cuidado primario de la salud y productos especiales en todo el territorio nacional y en más de 40 países, ya sea a través de subsidiarias propias, distribuidores líderes o por la transferencia tecnológica a socios estratégicos. Como empresa integrada realizamos actividades de investigación y desarrollo, síntesis de principios activos, formulación de especialidades medicinales y distribución de medicamentos de altísima calidad, lo que nos convierte en uno de los principales laboratorios argentinos y de la región. Con más de 1300 colaboradores entre nuestra casa matriz y las subsidiarias en Chile, Uruguay, Perú, Colombia, Paraguay, Brasil, Bolivia y Ecuador, Gador es un socio estratégico de varias compañías internacionales que le otorgan sus licencias para comercializar sus productos en Argentina y en LATAM. Analista de Datos, esquema híbrido, turno mañana. Misión del Puesto: Diseñar, desarrollar y mantener soluciones de datos e inteligencia artificial generativa sobre AWS que permitan integrar, transformar, gobernar y disponibilizar información confiable para la toma de decisiones y la automatización de procesos del negocio. El puesto deberá contribuir a: - Construir pipelines de datos escalables, seguros y trazables en AWS. - Diseñar casos de uso de GenAI con Amazon Bedrock, incluyendo RAG, agentes, orquestación con herramientas y consumo seguro de modelos fundacionales. - Participar en la implementación y operación de agentes productivos con Amazon Bedrock AgentCore, contemplando runtime, gateway, memoria, identidad, observabilidad y controles de acceso. - Facilitar modelos de datos, datasets y bases de conocimiento consumibles por BI, Data Science, GenAI y áreas de negocio. - Asegurar buenas prácticas de calidad, documentación, seguridad, privacidad y gobierno del dato. Requisitos: - 2 a 4 años de experiencia en Data Engineering, Data Analytics, BI técnico, desarrollo de soluciones de datos o automatización analítica. - Se valorará experiencia práctica en nube AWS y participación en casos de uso de IA generativa. - Estudiante avanzado o graduado de Sistemas, Ingeniería, Ciencia de Datos, Licenciatura en Informática, carreras afines o formación técnica equivalente. - AWS Data: S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions, IAM, CloudWatch. - Deseable: Lake Formation, EMR, MWAA, EventBridge, CDK/CloudFormation. - Amazon Bedrock: consumo de modelos fundacionales, diseño de prompts, integración con APIs, Knowledge Bases/RAG, embeddings, flows, evaluación de respuestas y criterios de seguridad/guardrails. - Amazon Bedrock AgentCore: nociones de Runtime, Gateway, Memory, Identity, Observability, Code Interpreter, Browser y despliegue/operación segura de agentes a escala. - Agentes y automatización: diseño de herramientas para agentes, integración con APIs/Lambda, control de permisos, trazabilidad, monitoreo y pruebas funcionales. - Lenguajes: SQL avanzado, Python. - Deseable PySpark y experiencia con SDKs/CLI de AWS. - Bases y formatos: Parquet, CSV/JSON, particionamiento, modelado dimensional, data lake/lakehouse y preparación de fuentes para RAG. - BI/Consumo: Tableau, Amazon QuickSight. - DevOps/DataOps/MLOps: Git/GitHub, versionado, despliegues controlados, documentación técnica, monitoreo y buenas prácticas de seguridad.
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