Desde ÁBSIDE MEDIAbuscamos un IA Engineer apasionado/a por los datos, la inteligencia artificial y el machine learning. Esta posición es crucial para implementar y optimizar los proyectos de data, ML e IA que tenemos activos en la empresa.
El candidato ideal debe tener una sólida experiencia técnica y habilidades interpersonales para colaborar eficazmente con equipos multidisciplinarios. Este rol es clave para asegurar la eficiencia y escalabilidad de nuestros modelos y sistemas de IA.
En dependencia y en colaboración estrecha con el Director de Innovación y Estrategia Digital y del Head of Data Analytics & AI de Ábside Media, sus responsabilidades serán:
- Implementación y mantenimiento de modelos ML/IA: diseñar, desplegar, monitorear y mantener modelos de machine learning e inteligencia artificial en producción.
- Automatización de pipelines: diseñar, construir y mantener pipelines de datos y modelos ML automatizados.
- Optimización de modelos: asegurar el rendimiento y la eficiencia de los modelos, optimizando su desempeño y escalabilidad.
- Colaboración multidisciplinaria: trabajar estrechamente con científicos de datos, ingenieros de datos y otros equipos técnicos para garantizar la integración y alineación de los modelos con las necesidades del negocio.
- Monitoreo y debugging: establecer sistemas de monitoreo y alertas para detectar problemas en tiempo real y realizar debugging de modelos en producción.
- Gestión de Infraestructura: administrar y escalar la infraestructura de ML/IA, asegurando la disponibilidad y fiabilidad de los servicios.
- Documentación y mejores prácticas: documentar los procesos y mejores prácticas para el despliegue y mantenimiento de modelos, promoviendo una cultura de mejora continua.
- Formación Académica: Título en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Datos y/o Matemáticas. Se valora positivamente formación adicional en Data Science, Advanced Data Analytics o campos relacionados con datos.
- Experiencia en DevOps aplicado a MLops: conocimientos sólidos en herramientas y prácticas de DevOps, incluyendo CI/CD, contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).
- Lenguajes de Programación: dominio de los lenguajes Python y R; conocimientos en C++, Java o Scala son un plus.
- Frameworks de Machine Learning: experiencia con frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
- Gestión de Infraestructura: experiencia con servicios en la nube (preferiblemente Google Cloud, aunque también se valoran Azure y AWS). Aplicación de mejores prácticas de seguridad.
- Manejo de datos y workflows: conocimientos en bases de datos SQL y NoSQL, así como en tecnologías de procesamiento de datos como Apache Spark.
- Experiencia con automatización y gestión de procesos de flujos de datos.
- Sistemas de Control de Versiones: experiencia con sistemas de control de versiones como Git.
Habilidades Interpersonales (Soft Skills):
- Comunicación Efectiva: capacidad para explicar conceptos técnicos a audiencias no técnicas y colaborar eficazmente con equipos multidisciplinarios.
- Resolución de Problemas: habilidad para abordar y resolver problemas complejos de manera innovadora y eficiente.
- Trabajo en Equipo: colaborativo/a, con habilidades para trabajar en equipo y compartir conocimientos.
- Adaptabilidad: capacidad para adaptarse a nuevas tecnologías y metodologías de trabajo en un entorno dinámico.
- Gestión del Tiempo: eficaz en la gestión del tiempo y en la priorización de tareas para cumplir con los plazos establecidos.
- Orientación a Resultados: enfocado/a en la consecución de objetivos y en la entrega de soluciones de alta calidad.
Si te apasiona la Inteligencia Artificial y quieres dejar huella, esta es tu oportunidad