Sobre InSalud: Liderando la Salud Digital en LATAM 🌱 Somos InSalud, una red de centros de salud en crecimiento exponencial en Perú, Ecuador y Panamá, especializados en salud sexual y reproductiva. Nacimos en 2020 con una misión clara: ofrecer soluciones médicas especializadas y de alta calidad. Premiados y en plena expansión, buscamos talento que quiera generar un impacto real. "Prevenir hace la diferencia"
Estamos buscando un(a) Practicante de Data Engineering / Data Science que se sume a nuestro equipo y nos ayude a transformar datos en insights estratégicos que impulsen mejores decisiones clínicas y operacionales.

Lo que harás

Diseño y mantenimiento de infraestructura de datos
• Contribuir al diseño, desarrollo y optimización de nuestro Data Lake y Data Warehouse en AWS.
• Implementar pipelines de ingesta y transformación de datos utilizando AWS Glue y PySpark.
• Optimizar consultas SQL y estructuras de bases de datos para mejorar el rendimiento.
• Garantizar la calidad, integridad y disponibilidad de los datos en la nube.

Análisis exploratorio y gestión de datos
• Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) para identificar patrones y apoyar la toma de decisiones estratégicas.
• Limpiar, validar y transformar datos de múltiples fuentes médicas y operacionales.
• Proponer y ejecutar mejoras en el diseño de bases de datos y refactorización de datos existentes.
• Documentar procesos de ingeniería de datos y lineamientos de gobernanza.

Desarrollo de modelos predictivos
• Colaborar en la construcción y validación de modelos de machine learning que agreguen valor al negocio.
• Explorar aplicaciones de ML para predicción de demanda, segmentación de pacientes y análisis de tendencias de salud.
• Realizar pruebas y validación de modelos con métricas de desempeño apropiadas.

Visualización y reportes de datos
• Crear dashboards y reportes interactivos utilizando herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Looker Studio).
• Comunicar hallazgos de datos de forma clara a stakeholders técnicos y no técnicos.

Lo que buscamos en ti

Conocimientos obligatorios:
• Dominio de Python (indispensable): Pandas, PySpark, NumPy y Matplotlib.
• SQL a nivel intermedio: diseño de consultas eficientes, optimización y comprensión de bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL).
• Familiaridad con servicios AWS: S3, Glue, Athena y EC2.
• Conocimientos sólidos en Data Lakes, Data Warehouses y conceptos de ETL/ELT.
• Experiencia trabajando con Jupyter Notebooks.
• Herramientas de visualización: Power BI, Tableau o Looker Studio.

Deseable / Plus (te dará ventaja):
• Conocimientos de machine learning: scikit-learn, TensorFlow o PyTorch.
• Experiencia con orquestación de workflows (Apache Airflow, Dagster).
• Familiaridad con contenedores Docker y control de versiones Git/GitHub.
• Nociones de estadística aplicada y análisis causal.
• Experiencia con bases de datos NoSQL (MongoDB, DynamoDB).
• Conocimiento en arquitecturas de datos moderna (medallion architecture, datalakes).
• Notas básicas de infraestructura cloud y IaC (Infrastructure as Code).
Herramientas que usarás:
• Python / PySpark
• SQL (MySQL / PostgreSQL)
• AWS (S3, Glue, Athena, EC2)
• Jupyter Notebooks
• Power BI / Tableau / Looker Studio
• Git / GitHub
• Apache Airflow (potencialmente)
• Docker (potencialmente)

Qué lograrás con nosotros
• Una infraestructura de datos robusta y escalable en AWS que soporte decisiones basadas en datos.
• Modelos predictivos que mejoren la eficiencia operacional y la experiencia del paciente.
• Dashboards estratégicos que transladen datos complejos en insights accionables.
• Exposición a flujos de datos reales en el sector salud: desde ingesta hasta análisis avanzado.
• Fundamentos sólidos en ingeniería de datos y ciencia de datos aplicada.
• Un impacto tangible en la transformación digital de la salud en Latinoamérica.

Lo que ofrecemos
• Horario flexible compatible con estudios universitarios (30 horas semanales).
• Convenio de prácticas formal.
• Remuneración de acuerdo a ley.
• Línea de carrera: posibilidad de continuar y crecer con nosotros tras tus prácticas.
• Acceso a herramientas y tecnología de vanguardia en cloud y datos.
• Mentoría de profesionales con experiencia en ingeniería de datos y machine learning.
• Formar parte de un proyecto innovador que combina tecnología de punta e impacto en la salud.

Si te apasiona transformar datos en decisiones, construir pipelines robustos y explorar el potencial del machine learning en contextos reales, este es tu lugar.
Postula ahora y sé parte del equipo que está revolucionando la salud digital en Latinoamérica.