🔍 Responsabilidades

• Ampliar el alcance de Advanced Analytics & AI, habilitando casos de uso basados en tecnologías emergentes.

• Colaborar estrechamente con Data Scientists, Data Engineers y Data Analysts en el diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y Generative AI.

• Desplegar y optimizar modelos de IA que trabajen con grandes volúmenes de datos, garantizando soluciones escalables y eficientes.

• Diseñar, construir y mantener pipelines end-to-end de ML, siguiendo las mejores prácticas de MLOps (feature engineering, entrenamiento, evaluación y despliegue).

• Participar en proyectos complejos de largo plazo, con foco en entrega continua y capacidad de liderazgo técnico cuando sea necesario.

• Guiar y colaborar con stakeholders no técnicos en iniciativas de Advanced Analytics y GenAI.

• Trabajar en equipos Agile/Scrum DevOps, con responsabilidad end-to-end sobre las funcionalidades del área AST&I.

• Mantenerse actualizado/a sobre tendencias en Advanced Analytics, GenAI y plataformas cloud (Databricks).

✅ Requisitos imprescindibles

• +5 años de experiencia como Machine Learning Engineer o en Applied ML, con foco en Azure.

• Dominio de Python (preferiblemente orientado a objetos) y PySpark.

• Experiencia sólida con Scikit-learn, TensorFlow y/o PyTorch.

• Experiencia práctica con la plataforma Databricks.

• Conocimientos sólidos en preprocesamiento de datos, feature engineering y optimización de modelos.

• Experiencia en orquestación de pipelines ML con MLflow y Azure Machine Learning.

• Buen dominio de métricas de evaluación, A/B testing y cross-validation.

• Experiencia con Git y CI/CD para modelos ML, preferiblemente en Azure DevOps / Azure Pipelines.

• Nivel de inglés C1.