Publicada el 18 junio
Misión del puesto
Responsabilidades / Funciones principales:
- Ampliar el alcance de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial, habilitando casos de uso que aprovechen las últimas tecnologías emergentes, fomentando un contexto 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).
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-
5+ años de experiencia en ingeniería de Machine Learning o ML aplicado con foco en tecnologías cloud de Azure.
J-18808-Ljbffr
#J-18808-Ljbffr
