Qué harás:
• Diseño: Liderar el diseño y la arquitectura de extremo a extremo de las soluciones de IA —incluidos modelos, data pipelines (tuberías de datos) e infraestructura—, adaptadas a las necesidades del negocio y a los estándares empresariales, con un enfoque en Microsoft Azure. Diseñar e implementar data pipelines seguras y escalables para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.
• Gestión de requisitos: Colaborar con los interesadas (partes interesadas) del negocio para traducir los requisitos en arquitecturas de IA escalables, aptas para producción, y en estrategias de despliegue.
• Definición y documentación de soluciones: Definir y documentar arquitecturas robustas de soluciones de IA utilizando herramientas y servicios nativos de Azure, incluyendo interfaces, flujos de datos y puntos de integración.
• Evaluación, cumplimiento y gobernanza de soluciones: Evaluar y recomendar tecnologías, frameworks y servicios de IA basados en Azure para satisfacer las necesidades de rendimiento, cumplimiento y escalabilidad. Promover la gobernanza arquitectónica y el intercambio de conocimientos en todo el panorama de entrega de IA.
• Colaboración interfuncional: Trabajar en estrecha colaboración con científicos de datos e ingenieros de ML (Machine Learning) para construir, probar y operacionalizar modelos y algoritmos de IA alineados con las mejores prácticas de arquitectura y MLOps. Proporcionar liderazgo técnico práctico a equipos de proyecto multidisciplinares, mentorizando a arquitectos e ingenieros en todas las regiones.
• Mejora continua: Mantenerse al día con los servicios y tendencias emergentes de IA en Azure; identificar oportunidades de optimización e innovación en todas las iniciativas de IA.
Que buscamos:
• Educación y experiencia: Licenciatura o Máster en Informática o un campo relacionado. Más de 10 años de experiencia como Arquitecto de Soluciones o Líder Técnico, con un fuerte enfoque en IA empresarial y soluciones basadas en datos.
• Conocimiento y experiencia en el área: Profunda experiencia práctica con el ecosistema de Microsoft Azure (por ejemplo, Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services, Azure OpenAI, Azure Synapse, Azure Data Lake, etc.). Historial comprobado en el diseño y despliegue de soluciones de IA a escala, incluyendo desarrollo de modelos, data pipelines y MLOps dentro de entornos Azure. Sólido conocimiento de los patrones arquitectónicos modernos y el desarrollo cloud-native (nativo de la nube), incluyendo la contenedorización (Docker), la orquestación (Kubernetes) y las tuberías CI/CD.
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