Arquitecto de Inteligencia Artificial

hace 5 días

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

WayOps busca un perfil de Arquitecto de Inteligencia Artificial que se una a nuestro equipo de Data & AI de primer nivel y contribuya a la creación de soluciones innovadoras en proyectos cloud con las últimas tecnologías.

Contexto y Responsabilidades

El Arquitecto de Inteligencia Artificial seleccionado se unirá a un equipo de nueva formación con la misión de automatizar mediante MLOps la creación responsable de modelos en la plataforma analítica. En colaboración con el especialista de la estrategia en la plataforma y el arquitecto empresarial, el Arquitecto de Inteligencia Artificial deberá definir la arquitectura técnica y adaptar la plataforma analítica para soportar el proceso de MLOps.

Como el proceso de automatización en el desarrollo de modelos está estrechamente relacionado con el código científico desarrollado, el Arquitecto de Inteligencia Artificial también deberá supervisar el desarrollo de arquetipos que faciliten y aceleren la creación de modelos científicos responsables. En este sentido, será fundamental contar con un background 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 el resto de servicios para la creación automática de recursos o implementar las pipelines de despliegue.

Para el éxito del proyecto, resulta imprescindible 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.

Experiencia y Conocimientos

El perfil a incorporar deberá contar con 2-3 años de experiencia como Arquitecto de Datos participando en la definición e implantación de arquitecturas técnicas que engloben tanto el procesamiento de datos como la creación de modelos científicos en entornos productivos. Además, deberá contar con un background 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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