Data Solution Engineer AML Senior

Data Solution Engineer AML Senior 📊
Los modelos de IA necesitan algo fundamental: datos confiables, disponibles y trazables
En Itaú Chile buscamos seguir fortaleciendo nuestras capacidades de datos para habilitar soluciones de inteligencia artificial, automatización y analítica avanzada aplicadas a AML. Este desafío se enmarca en la Estrategia AML 2030, que busca migrar hacia un modelo AML autónomo con control humano.
Por eso, queremos sumar un/a Data Solution Engineer AML Senior, con motor propio, comprometido/a y con sensibilidad AML, que tenga el desafío de impulsar la transformación AML diseñando y construyendo la arquitectura de datos que permitirá integrar información transaccional, de clientes, riesgo y fuentes regulatorias.

¿Cuál será tu desafío?Diseñar e implementar pipelines ETL/ELT integrando fuentes transaccionales, KYC, datos de riesgo, listas restrictivas, listas PEP, datos de terceros y otras fuentes relevantes.Construir arquitecturas tipo data lake, data warehouse o lakehouse para analítica avanzada, modelos de IA y reportería.Implementar frameworks de calidad de datos, incluyendo validación, limpieza, deduplicación, enriquecimiento y monitoreo continuo.Preparar datasets de entrenamiento y validación para equipos de Machine Learning y GenAI, certificando su calidad y documentando fuentes, linaje y limitaciones conforme a la Política de Validación de Modelos.Diseñar feature stores, asegurando reutilización, versionado, lineage y monitoreo de drift.Automatizar reportería regulatoria (por ejemplo, ROS y reportes periódicos a UAF y CMF) y controles de completitud, consistencia y, oportunidad y trazabilidad.Construir dashboards y métricas para monitorear efectividad, tiempos de análisis, backlog y calidad de los procesos.Integrar información proveniente de sistemas core, canales, plataformas de riesgo y soluciones AML, asegurando la disponibilidad, el desempeño y la escalabilidad de los flujos de datos para la operación continua (24/7) de procesos críticos AML.Colaborar con Data Owners, Data Stewards y DPO para asegurar el gobierno de datos, la protección de datos personales y la gestión de accesos.Identificar datos faltantes, inconsistencias y errores de integración, escalándolos oportunamente a los equipos técnicos y de negocio para su remediación.

¿Qué buscamos?Experiencia de 4 a 6 años en Data Engineering, Analytics Engineering o funciones similares, idealmente en servicios financieros, AML, fraude, compliance o industrias reguladas.Dominio avanzado de SQL y Python.Experiencia con herramientas como Apache Spark, Airflow, dbt, Databricks, Azure Data Factory o AWS Glue.Conocimientos en bases relacionales, NoSQL y plataformas de data warehouse.Experiencia trabajando con soluciones cloud, preferentemente en Microsoft Azure.Conocimiento en data quality, data lineage, metadata management y gobierno de datos.Sensibilidad AML: conocimiento de datos transaccionales bancarios, estructuras KYC, clasificación de riesgo, listas de sanciones y reportería regulatoria AML, y compromiso con la ética y la integridad.Manejo de herramientas de visualización como Power BI o Tableau.Orientación a la calidad, capacidad de resolución de problemas y habilidad para comunicar conceptos técnicos a distintos stakeholders.Compromiso, motor propio y capacidad para impulsar la transformación, con adaptabilidad para desempeñarse en un entorno dinámico, en constante evolución y altamente desafiante.

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