5+ años
Responsabilidades / Funciones clave:
· Ampliar el alcance de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial, habilitando casos de uso que aprovechen las últimas tecnologías emergentes, fomentando un entorno innovador.
· 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).
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-learn, TensorFlow o PyTorch.
· Experiencia práctica con la plataforma Databricks.
· Sólido conocimiento en preprocesamiento de datos, feature engineering y optimización de modelos.
· Experiencia en orquestación de pipelines de ML utilizando herramientas como MLflow y Azure Machine Learning.
· Excelente conocimiento de métricas de evaluación y métodos de evaluación de ML como A/B testing y validación cruzada.
· Experiencia con Git y construcción de pipelines CI/CD para modelos de ML, preferiblemente en Azure DevOps / Azure Pipelines.
Requisitos deseables (Good to have):
· Familiaridad con modelos de Inteligencia Artificial Generativa y frameworks open source como LangChain.
· Conocimiento de bases de datos vectoriales.
· Experiencia en monitorización y logging de modelos en producción.
· Conocimiento de gobierno del dato y compliance en casos de uso de ML.
· Certificaciones de Databricks.
· Certificaciones de Azure.