Arquitecto de Inteligencia Artificial

hace 4 semanas


Madrid, Madrid, España WayOps A tiempo completo

En WayOps, estamos en búsqueda de un perfil de Arquitecto de Inteligencia Artificial que desee avanzar en su trayectoria profesional formando parte de un equipo de Data & AI de alto nivel y participando en proyectos en la nube con tecnologías de vanguardia.

CONTEXTO Y RESPONSABILIDADES

La persona seleccionada se unirá a un equipo en formación cuyo objetivo es automatizar la creación responsable de modelos en la plataforma analítica mediante MLOps. Junto al especialista en estrategia de la plataforma y el arquitecto empresarial, el Arquitecto de IA será responsable de definir la arquitectura técnica y adaptar la plataforma analítica para facilitar el proceso de MLOps.


El proceso de automatización en el desarrollo de modelos está estrechamente relacionado con el código científico, por lo que el Arquitecto de IA también supervisará el desarrollo de arquetipos que optimicen y aceleren la creación de modelos científicos responsables. Es esencial contar con un conocimiento técnico en programación y experiencia en DevOps para liderar la adaptación del proceso científico a MLOps.
PROYECTO Y EQUIPO
El proyecto busca adaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos y automatizar su despliegue a través de MLOps. La base tecnológica incluye Azure Databricks y Azure Machine Learning Services, y se pretende implementar un proceso gobernado desde Azure DevOps, integrando mediante SDK con otros servicios para la creación automática de recursos y la implementación de pipelines de despliegue.
Para el éxito del proyecto, es crucial contar con especialistas que, además de tener una visión arquitectónica, puedan configurar las pipelines y desarrollar arquetipos en código que se 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. Todo el proceso de configuración y despliegue debe ser automatizado.

El equipo designado para el proyecto incluirá ingenieros de automatización MLOps (MLOps Engineer) e ingenieros de industrialización de IA (AI Engineer), supervisados por un líder técnico (Team Lead). El Arquitecto de IA colaborará estrechamente con el líder técnico y liderará las tareas del equipo, especialmente las de los ingenieros de industrialización de IA. Además, el proyecto contará con la supervisión del arquitecto empresarial y el apoyo del especialista de la plataforma. En total, el equipo del proyecto estará compuesto por aproximadamente ocho personas.
EXPERIENCIA Y CONOCIMIENTOS

El perfil a incorporar deberá tener entre 2 y 3 años de experiencia como Arquitecto de Datos, participando en la definición e implementación de arquitecturas técnicas que abarquen tanto el procesamiento de datos como la creación de modelos científicos en entornos productivos. Asimismo, se requiere un background de 3 a 5 años como Ingeniero de Datos, desarrollando código en PySpark para la transformación de datos, preferentemente en entornos Azure + Databricks.

Se valorará experiencia previa como científico de datos y/o especialista en industrialización de modelos científicos, así como en la definición de mejores prácticas de programación, conocimientos y experiencia con CI/CD en Azure DevOps, y cualquier experiencia previa en el desarrollo de librerías de código, especialmente en torno al SDK v2 de Azure Machine Learning.

Es necesario tener experiencia previa con tecnologías como:

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

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

  • Azure (Cosmos DB, SQL Databases, Managed Identities, Application Insights, Azure Monitor, App Service)
  • Azure Machine Learning (AML Pipelines, AML Endpoints, AML Environments, AML Compute)
  • Machine Learning (sklearn, mllib, h2o, tensorflow, keras)
  • Inteligencia Artificial Responsable (AML RAI SDK, Fairlearn, InterpretML, DiCE, EconML)
  • Infraestructura como Código (Terraform, Databricks API, Bicep, Docker, Powershell, Scripting)
  • Analítica (PowerBI)

CONTRATACIÓN Y UBICACIÓN

La contratación se realizará mediante un contrato anual prorrogable como autónomo a jornada completa. El trabajo se desarrollará de forma remota, preferentemente dentro del horario de oficina del cliente para facilitar la coordinación con el resto del equipo. La banda salarial es negociable en función de la experiencia aportada. Incorporación inmediata.



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