5+ años
Asegúrese de leer la descripción completa a continuación y, si confía en que cumple todos los requisitos, envíe su solicitud de inmediato.
Responsabilidades / Funciones fundamental:
Ampliar el alcance de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial, habilitando casos de uso que aprovechen las últimas tecnologías emergentes, fomentando un entorno creativo.
Trabajar en estrecha colaboración con los Data Scientists del Centro de Excelencia de Advanced Analytics & AI para diseñar y desarrollar modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa, colaborando también con ingenieros de datos y analistas.
Desplegar y optimizar modelos de IA que utilicen datos a gran escala para ofrecer capacidades predictivas y analíticas en los dominios AST& I;
, proporcionando soluciones escalables y eficientes.
Construir y mantener pipelines de ML end-to-end, garantizando la reproducibilidad, escalabilidad y monitorización de los modelos conforme a las mejores prácticas de MLOps (feature engineering, entrenamiento, evaluación y despliegue en producción).
Participar en proyectos complejos de larga duración, con enfoque en entrega continua en pequeños incrementos, con posibilidad de liderar y planificar proyectos para asegurar resultados exitosos.
Guiar y dar soporte a stakeholders y miembros no técnicos en casos de Analítica Avanzada y GenAI.
Colaborar con equipos multidisciplinares y gestionar distintos stakeholders.
Formarás parte de un equipo DevOps Agile/Scrum diverso y tendrás responsabilidad end-to-end, desarrollando, gestionando y manteniendo funcionalidades en el área AST& I;
, priorizadas por el Product Owner.
5+ años de experiencia en ingeniería de Machine Learning o ML aplicado, con foco en tecnologías cloud de Azure.
Curiosidad constante y actualización en tendencias de tecnología, analítica avanzada, GenAI y plataformas cloud (Databricks). xhfqzwm
Requisitos imprescindibles (Must-Have):
Experiencia en ingeniería de ML o ML aplicado con foco en Azure Cloud.
Dominio de Python (preferiblemente programación orientada a objetos), PySpark y experiencia sólida con frameworks de ML como Scikit-
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