REQUISITOS DEL CARGO Estudios: Ingeniería Civil en Computación o Informática, Ingeniería Civil Industrial con foco en datos, Ingeniería de Ejecución en Informática o carrera afín.

Experiencia:
2 a 4 años desarrollando software o soluciones de datos que hayan llegado a producción, idealmente en startups, fintech o equipos de producto. Portafolio o GitHub con proyectos propios. Conocimientos requeridos: Diseño de bases de datos relacionales y SQL avanzado; construcción de agentes de IA en producción con al menos un framework, tool calling, MCP, RAG, evals y observabilidad; pipelines ETL/ELT; APIs REST y webhooks; tracking de eventos; Git / GitHub y uso criterioso de asistentes de código con IA. Deseables: dbt y orquestadores, herramientas de eventos, machine learning para scoring, sistemas de recomendación o Next Best Action; colas y procesamiento en tiempo real; agentes de voz. Misión del Cargo Diseñar, construir y llevar a producción soluciones de datos, agentes de IA y automatización que permitan a Capitaria conocer mejor a sus clientes y acompañarlos en cada etapa de su ciclo de vida. El cargo parte de prototipos simples, mide sus resultados y hace crecer las soluciones que demuestran valor, contribuyendo a mejores decisiones comerciales bajo los lineamientos definidos por la estrategia.



RESPONSABILIDADES DEL CARGO Datos del cliente Construir y mantener pipelines y modelos de datos que integren a las distintas fuentes de la compañía (CRM propio, plataforma de trading, WhatsApp, llamadas, web y campañas) en una visión única de cada cliente. Instrumentación y calidad de datos Diseñar, junto a Marketing y a las áreas de negocio, el tracking de eventos que asegure datos completos, consistentes y confiables. Modelos y motores de decisión Llevar a producción modelos de scoring, recomendación y reglas de negocio automatizadas, incorporando desde el diseño límites de contacto que cuiden la experiencia del cliente. Agentes de IA y automatizaciones Construir y operar agentes basados en modelos de lenguaje, conectados a bases de datos, al CRM propio y a APIs internas, de forma segura, trazable y productivo en costos. Prototipado y experimentación Transformar hipótesis de negocio en prototipos funcionales y medir su impacto con diseños experimentales, para decidir con evidencia qué escalar. Puesta en producción y traspaso a TI Desplegar y mantener operativas las soluciones y, cuando requieran escalar a la infraestructura core, traspasarlas a TI según el estándar de handoff definido.

📌 Growth Engineer (Santiago)
🏢 Capitaria Latam
📍 Santiago