🔍 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.