Arquitecto de Inteligencia Artificial Senior

hace 2 semanas


Madrid, Madrid, España WayOps A tiempo completo

En WayOps estamos buscando a un experto en Inteligencia Artificial que se una a nuestro equipo de Data & AI y contribuya al desarrollo de proyectos cloud con las últimas tecnologías.

**Contexto y Responsabilidades**

El candidato seleccionado formará parte de un equipo innovador cuyo objetivo es automatizar el proceso de creación responsable de modelos en la plataforma analítica mediante MLOps. Trabajará estrechamente con el especialista de la estrategia en la plataforma y el arquitecto empresarial para definir la arquitectura técnica y adaptar la plataforma analítica para apoyar el proceso de MLOps.


Además, como el proceso de automatización está estrechamente relacionado con el código científico desarrollado, el Arquitecto de IA también supervisará el desarrollo de patrones que faciliten y aceleren la creación de modelos científicos responsables. Es fundamental que el candidato tenga un fondo técnico en programación y experiencia en DevOps para liderar la adaptación a MLOps del proceso científico.
**Proyecto y Equipo**
El proyecto tiene como objetivo adaptar la plataforma analítica existente para integrar la creación responsable de modelos y automatizar su despliegue mediante MLOps. Dado que la base tecnológica ya incluye Azure Databricks y Azure Machine Learning Services, se busca implementar el proceso gobernado desde Azure DevOps, integrando a través de SDK con los demás servicios para crear automáticamente recursos o implementar pipelines de despliegue.
Para el éxito del proyecto, es crucial contar con especialistas que, además de tener visión de la arquitectura, puedan configurar las pipelines y crear los patrones en código que interactúen con 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.

El equipo asignado 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 en colaboración con el líder técnico y deberá dirigir las tareas del equipo, especialmente las del ingeniero de industrialización 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 será de unas ocho personas.
**Experiencia y Conocimientos**

Se requiere un perfil con 2-3 años de experiencia como Arquitecto de Datos participando en la definición e implantación de arquitecturas técnicas que abarcan tanto el procesamiento de datos como la creación de modelos científicos en entornos productivos. Además, es necesario contar con un fondo de 3-5 años de experiencia como Ingeniero de Datos desarrollando código en PySpark para la transformación de los datos, preferentemente en entornos Azure + Databricks.

Se valorará experiencia previa como científico de datos y/o como especialista en industrialización de modelos científicos, 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 el desarrollo de librerías de código, especialmente en torno al SDK v2 de Azure Machine Learning.

Será necesario tener experiencia previa con tecnologías:

  • 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 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, 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)
  • Responsible AI (AML RAI SDK, Fairlearn, InterpretML, DiCE, EconML)
  • IaC (Terraform, Databricks API, Bicep, Docker, Powershell, Scripting)
  • Analytics (PowerBI)

**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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