Descripción de la oferta
¿Te apasionan los datos, la IA y construir plataformas que convierten información compleja en impacto real?En Xylem Vue, formarás parte de un equipo colaborativo donde tu trabajo habilita directamente la predicción, la optimización y la toma de decisiones basada en IA en el sector del agua. Si buscas un puesto en el que puedas dar forma a la base de la IA a escala—y crecer con ello…Esta oportunidad es para ti!¿Cuál será tu misión?Jugar un papel clave en la definición de la dirección técnica y la estrategia del Data Lake de Xylem Vue, construyendo datasets analíticos de alta calidad y pipelines escalables que impulsen analítica avanzada y soluciones basadas en IA en toda la plataforma.Tus responsabilidades incluyen:Definir la estrategia técnica y la arquitectura del Data Lake para dar soporte a modelos de IA/ML y flujos de trabajo analíticosConstruir y mantener modelos analíticos y datasets de features para predicción, detección de anomalías, optimización y soporte a la decisiónDiseñar pipelines de datos end-to-end (ingesta, transformación, control de calidad, trazabilidad/lineage) para múltiples fuentes del sector del agua (telemetría time-series, modelos hidráulicos, datos geoespaciales, activos e historiales de eventos)Garantizar la calidad, consistencia, gobierno y disponibilidad de los datos en todo el Data LakeColaborar con AI Engineers, data scientists, equipos de producto y arquitectos para entender requisitos de modelos y traducirlos a tareas accionables de data engineeringLiderar la adopción de buenas prácticas en arquitectura de datos, gestión de metadatos, modelado de datos y MLOps/feature engineeringDesarrollar capacidades a nivel plataforma (feature stores, interfaces modelo-dato, herramientas de automatización) para acelerar el desarrollo de IA en los equipos de productoMonitorizar el rendimiento y la fiabilidad de los pipelines, resolviendo proactivamente cuellos de botella o incidencias de datosDocumentar arquitecturas, transformaciones y estructuras de datos para asegurar transparencia y mantenibilidad a largo plazo¿Qué te hará destacar?Grado o Máster en Informática, Data Engineering o un campo técnico relacionadoSólida experiencia práctica en ingeniería de datos: construcción de pipelines ETL/ELT, trabajo con grandes volúmenes de datos e implementación de flujos distribuidosExperiencia diseñando y manteniendo Data Lakes en la nube y tecnologías Big DataBuen entendimiento de las necesidades de datos para IA/ML, feature engineering y diseño de datasets “model-ready”Dominio de Python y SQL, y herramientas como PySpark/Spark, Databricks, Airflow (o similares)Experiencia con APIs, microservicios y patrones de integración de datosFamiliaridad con herramientas de MLOps, feature stores y marcos de gobierno del datoHabilidad para colaborar con equipos multidisciplinares y comunicar conceptos complejos con claridad(Valorable) Conocimiento de tipos de datos y contexto operativo del sector del agua
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