AI Engineer (con especialización en Data Engineering & MLOps)

Como AI Engineer especializado en Data Engineering, serás la pieza clave para asegurar que nuestras soluciones de Inteligencia Artificial se construyan sobre cimientos de datos sólidos, eficientes y escalables. Serás el responsable de diseñar, construir y optimizar los pipelines de datos que alimentan nuestros modelos de IA, garantizando su rendimiento, fiabilidad y capacidad para operar a gran escala en un entorno productivo. Tu objetivo principal será industrializar las soluciones de IA, asegurando que los productos sean robustos y escalables para un gran número de clientes., * Diseño y optimización de Arquitecturas de Datos para IA: Diseñar, desarrollar y optimizar la arquitectura de datos y los componentes de la plataforma dedicada a la IA Generativa, asegurando que sea robusta, escalable y eficiente. Esto implica la selección de tecnologías clave de Google Cloud (BigQuery, Cloud Run, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub), la implementación de pipelines de CI/CD para datos y modelos (MLOps), y el monitoreo continuo para garantizar la excelencia operativa.

• Industrialización y Puesta en Producción de Soluciones de IA: Liderar la implementación end-to-end de soluciones de IA, desde la ingesta y procesamiento de datos hasta el despliegue y monitoreo en producción. Orquestar y automatizar flujos de trabajo complejos utilizando servicios de Google Cloud como Vertex AI Pipelines, Cloud Functions y Cloud Composer para resolver desafíos de negocio estratégicos de forma escalable.
• Garantizar la Escalabilidad y el Rendimiento: Asegurar que todas las soluciones de IA y los pipelines de datos asociados estén diseñados para soportar un alto volumen de datos y un gran número de usuarios. Implementar las mejores prácticas de ingeniería de software y MLOps para monitorizar el rendimiento, detectar cuellos de botella y optimizar los costes de la infraestructura en Google Cloud.
• Gobierno y Calidad: Centralizar, curar y mantener un repositorio estratégico de conocimiento y activos de IA (modelos entrenados, prompts optimizados, agentes, datasets, algoritmos y mejores prácticas). Fomentar activamente la reutilización, la estandarización y la evangelización interna para acelerar la innovación.
• Colaboración y Prototipado Ágil: Liderar la identificación, priorización y ejecución de pilotos y pruebas de concepto de IA en estrecha colaboración con las áreas de negocio. Aplicar metodologías de prototipado rápido para evaluar la viabilidad técnica y el potencial impacto de negocio, transformando ideas innovadoras en soluciones tangibles y productivas.
• Conexión con el Negocio: Sumergirse en cada área de la compañía para entender sus necesidades y proponer soluciones de IA que aporten valor añadido, optimicen procesos o mejoren la experiencia del cliente, siempre con una visión de escalabilidad y eficiencia.

• Grado en Informática, Matemáticas, Ingeniería Informática o campo similar.
• Experiencia técnica demostrable en la construcción y optimización de pipelines de datos (ETL/ELT) y la puesta en producción de modelos de Machine Learning (MLOps). Conocimientos en Apache Spark para trabajos en batch serán muy valorados.
• Experiencia práctica con servicios de Google Cloud Platform, especialmente BigQuery, Dataflow, Vertex AI, y Cloud Functions.
• Conocimientos sólidos en Python y sus bibliotecas para procesado de datos (pandas, PySpark…) y frameworks de MLOps.
• Sólidos conocimientos en tecnologías de IA, ML y GenAI.
• Habilidades de comunicación para explicar conceptos técnicos complejos a audiencias no técnicas.
• Capacidad para trabajar en equipo y colaborar con diferentes áreas de la empresa.

• Un entorno dinámico y retador.
• Oportunidades de desarrollo profesional en una empresa líder en el sector.
• La posibilidad de liderar proyectos estratégicos de alto impacto.