Data & AI Architect (Entornos Industriales)

Especialización y Área de Conocimiento 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) El candidato o equipo debe dominar las siguientes áreas tecnológicas:

• 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

Modalidad: una vez a la semana presencial en Valladolid, la condicion es que vaya una vez a la semana, puede ser de madrid o alrededores.