Descripción de la oferta
5+ años¿Le gusta esta oportunidad? Asegúrese de inscribirse rápido, ya que se espera un gran volumen de solicitudes. Desplácese hacia abajo para leer la descripción completa del puesto.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 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.
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