Data & Ai Architect (Entornos Industriales)

Estamos en busca de unPuede obtener más detalles sobre la naturaleza de esta vacante y lo que se espera de los solicitantes leyendo la información a continuación.Data & AI Architect (Entornos Industriales)Especialización y Área de ConocimientoEl equipo técnico o perfil propuesto debe contar con especialización demostrable en datos, inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) o disciplinas afines.Experiencia Profesional ExigidaSe requiere experiencia profesional contrastada aplicable a entornos industriales.Específicamente en:Diseño de arquitecturas de datos empresariales o industriales.Desarrollo e implantación de proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.Integración de soluciones de datos e IA en plataformas Cloud.Definición de modelos de gobierno y calidad del dato.Participación en proyectos de innovación, transformación digital o analítica avanzada orientados a la industria.Conocimientos Técnicos Específicos (Know-how)Arquitecturas modernas de datos:Diseño y manejo de Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, arquitecturas orientadas a eventos y modelos de integración.Ingeniería de datos:Capacidad para gestionar la ingesta, transformación, orquestación, modelado, explotación y monitorización de flujos de datos (pipelines).Gobierno del dato:Conocimientos en calidad, trazabilidad, catalogación, linaje, seguridad, cumplimiento y gestión del ciclo de vida del dato.Inteligencia Artificial y Machine Learning:Diseño de casos de uso, entrenamiento, evaluación, validación y despliegue (desarrollo e implantación) de modelos.Tecnologías Industriales Avanzadas:Conocimiento en automatización basada en IA, agentes inteligentes y gemelos digitales aplicados a contextos industriales.Entornos Cloud:Dominio de arquitecturas en la nube, preferentementeGoogle Cloud Platform (GCP) .Habilidades Transversales (Soft Skills)Capacidad demostrable para elaborar documentación técnica, incluyendo decisiones de arquitectura, riesgos y recomendaciones de mejora.Habilidad de interlocución técnica con equipos multidisciplinares.Fuerte orientación a resultados.Requisitos Valorables (Plus)Se valorará muy positivamente contar con experiencia específica demostrable enGoogle Cloud Platform (GCP) .Estar en posesión decertificaciones oficialesen Cloud, Inteligencia Artificial o Arquitectura de Soluciones.xcskxljModalidad: una vez a la semana presencial en Valladolid, la condición es que vaya una vez a la semana, puede ser de Madrid o alrededores.#J-*****-Ljbffr

El equipo técnico o perfil propuesto debe contar con especialización demostrable en datos, inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) o disciplinas afines. Experiencia Profesional Exigida Se requiere experiencia profesional contrastada aplicable a entornos industriales. Específicamente en: Diseño de arquitecturas de datos empresariales o industriales. Desarrollo e implantación de proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Integración de soluciones de datos e IA en plataformas Cloud. Definición de modelos de gobierno y calidad del dato. Participación en proyectos de innovación, transformación digital o analítica avanzada orientados a la industria. Conocimientos Técnicos Específicos (Know-how) Arquitecturas modernas de datos: Diseño y manejo de Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, arquitecturas orientadas a eventos y modelos de integración. Ingeniería de datos: Capacidad para gestionar la ingesta, transformación, orquestación, modelado, explotación y monitorización de flujos de datos (pipelines). Gobierno del dato: Conocimientos en calidad, trazabilidad, catalogación, linaje, seguridad, cumplimiento y gestión del ciclo de vida del dato. Inteligencia Artificial y Machine Learning: Diseño de casos de uso, entrenamiento, evaluación, validación y despliegue (desarrollo e implantación) de modelos. Tecnologías Industriales Avanzadas: Conocimiento en automatización basada en IA, agentes inteligentes y gemelos digitales aplicados a contextos industriales. Entornos Cloud: Dominio de arquitecturas en la nube, preferentemente Google Cloud Platform (GCP) . Habilidades Transversales (Soft Skills) Capacidad demostrable para elaborar documentación técnica, incluyendo decisiones de arquitectura, riesgos y recomendaciones de mejora. Habilidad de interlocución técnica con equipos multidisciplinares. Fuerte orientación a resultados. Requisitos Valorables (Plus) Se valorará muy positivamente contar con experiencia específica demostrable en Google Cloud Platform (GCP) . Estar en posesión de certificaciones oficiales en Cloud, Inteligencia Artificial o Arquitectura de Soluciones. xcskxlj Modalidad: una vez a la semana presencial en Valladolid, la condición es que vaya una vez a la semana, puede ser de Madrid o alrededores.