Ingeniero/A De Machine Learning Azure

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. · 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). 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.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 Azure.