Ingeniero de Inteligencia Artificial

hace 2 meses


Madrid, Madrid, España WayOps A tiempo completo
Descripción del Puesto

WayOps busca un perfil de Ingeniero de Inteligencia Artificial que se una a nuestro equipo de Data & AI y contribuya a la creación de proyectos innovadores en la nube con las últimas tecnologías.

Contexto y Responsabilidades

El Ingeniero de IA seleccionado se unirá a un equipo de formación en crecimiento que tiene como objetivo automatizar la creación responsable de modelos en nuestra plataforma analítica mediante MLOps. En colaboración con el Arquitecto de IA, el Ingeniero de IA deberá desarrollar librerías Python que permitan la integración del código científico con el proceso de MLOps y arquetipos de código que utilicen estas librerías. Es fundamental contar con un background técnico en programación y familiaridad con DevOps y el ciclo de vida de los modelos científicos.

Proyecto y Equipo

Nuestro proyecto busca adaptar nuestra plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos y automatizar su despliegue mediante MLOps. Dado que nuestra base tecnológica ya incluye Azure Databricks y Azure Machine Learning Services, queremos implementar el proceso gobernado desde Azure DevOps integrando a través de SDK con el resto de servicios para la creación automática de recursos o implementar las pipelines de despliegue.

Para el éxito del proyecto, es fundamental contar con especialistas que, además de tener visión de la arquitectura, puedan realizar la configuración de las pipelines y crear los arquetipos en código que integren con los diferentes servicios de Azure Machine Learning. La configuración de cada iniciativa debe permitir el desarrollo local o remoto contra un clúster en Databricks o un Compute en Azure Machine Learning. Toda la configuración del proyecto y despliegue deben ser automatizados.

Nuestro equipo designado para el proyecto incluirá ingenieros de automatización MLOps (MLOps Engineer) e ingenieros de industrialización IA (AI Engineer) que serán supervisados por el líder técnico (Team Lead). El Arquitecto de IA trabajará de la mano del líder técnico y deberá liderar las tareas del equipo, especialmente los ingenieros de industrialización AI. Además, el proyecto contará con la supervisión del arquitecto empresarial y el apoyo del especialista de la plataforma. En total, el equipo del proyecto será de unas ocho personas.

Experiencia y Conocimientos

El perfil a incorporar deberá contar con 2-3 años de experiencia como Ingeniero de IA participando en la industrialización de modelos científicos y desarrollo de librerías Python de referencia en entornos productivos. Además, deberá contar con un background de 3-5 años de experiencia como Ingeniero de Software desarrollando aplicaciones y programas orientados a la transformación de datos o operacionalización de modelos científicos.

Se valorará experiencia previa como científico y/o ingeniero de datos, así como experiencia en la definición de mejores prácticas de programación, conocimientos y experiencia con CI/CD en Azure DevOps y cualquier experiencia previa en torno al SDK v2 de Azure Machine Learning.

Será necesario tener experiencia previa con tecnologías:

  • Azure (Databricks, Azure Machine Learning, Storage, Data Factory)
  • Azure Machine Learning (Experiment Tracking, Model Registry, AML Studio, AML SDK v2, MLflow)
  • Azure DevOps (Boards)
  • Databricks (PySpark, Dataframes, Delta Tables, Unity Catalog, Databricks Connect)
  • Desarrollo Python (Click, Poetry, Pipx, Opencensus, Black, Pdb+, fastAPI)
  • QA & Testing (Kiuwan, JMeter, PyTest)
  • Herramientas (Visual Studio Code, Git)

Además, se valorará positivamente contar con experiencia o conocimientos en:

  • Azure (Cosmos DB, SQL Databases, Application Insights, Azure Monitor, App Service)
  • Azure Machine Learning (AML Pipelines, AML Endpoints, AML Environments, AML Compute)
  • Azure DevOps (Pipelines, Repos, Test Plans, Artifacts)
  • Machine Learning (sklearn, mllib, h2o, tensorflow, keras)
  • Responsible AI (AML RAI SDK, Fairlearn, InterpretML, DiCE, EconML)
Contratación y Ubicación

La contratación será mediante contrato anual prorrogable como autónomo en jornada completa. El trabajo se desarrollará en remoto preferentemente dentro del horario de oficina del cliente para facilitar la coordinación con el resto del equipo. Banda salarial negociable en función de la experiencia aportada. Incorporación inmediata.



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