Ingeniero / a Spark

Carrefour España; Madrid; Presencial; EUR 40.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa líder en el sector retail busca un Ingeniero de IA especializado en Data Engineering para diseñar y optimizar soluciones de IA. El candidato ideal tendrá experiencia en la construcción de pipelines de datos y conocimientos en Google Cloud. Se ofrece la oportunidad de liderar proyectos estratégicos con un enfoque en escalabilidad y eficiencia.

Servicios

Oportunidades de desarrollo profesional

Liderar proyectos estratégicos

Formación

• Experiencia técnica en la construcción y optimización de pipelines de datos (ETL/ELT).
• Experiencia en la puesta en producción de modelos de Machine Learning (MLOps).
• Conocimientos en Apache Spark serán muy valorados.

Responsabilidades

• Diseñar y optimizar pipelines de datos para soluciones de IA.
• Liderar la implementación de soluciones de IA desde la ingesta hasta el monitoreo.
• Asegurar la escalabilidad y rendimiento de las soluciones de IA.

Conocimientos

MLOps

Optimización de pipelines de datos

Colaboración en equipo

Conocimiento de Python

Apache Spark

Educación

Grado en Informática, Matemáticas, Ingeniería Informática o campo similar

Herramientas

Google Cloud Platform

BigQuery

Dataflow

Vertex AI

Cloud Functions

pandas

PySpark

Descripción del empleo

Overview

Carrefour apuesta por la innovación para liderar la transformación del retail y del sector alimentario. En un mundo cada vez más conectado, la correcta gestión y orquestación de los datos es fundamental para construir soluciones de IA robustas, escalables y que ofrezcan una experiencia de compra superior y personalizada a nuestros clientes.

Role

Como AI Engineer especializado en Data Engineering, serás la pieza clave para asegurar que nuestras soluciones de Inteligencia Artificial se construyan sobre cimientos de datos sólidos, eficientes y escalables. Serás el responsable de diseñar, construir y optimizar los pipelines de datos que alimentan nuestros modelos de IA, garantizando su rendimiento, fiabilidad y capacidad para operar a gran escala en un entorno productivo. Tu objetivo principal será industrializar las soluciones de IA, asegurando que los productos sean robustos y escalables para un gran número de clientes.

Design and Optimization of Data Architectures for AI

Diseñar, desarrollar y optimizar la arquitectura de datos y los componentes de la plataforma dedicada a la IA Generativa, asegurando que sea robusta, escalable y eficiente. Esto implica la selección de tecnologías clave de Google Cloud (BigQuery, Cloud Run, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub), la implementación de pipelines de CI/CD para datos y modelos (MLOps), y el monitoreo continuo para garantizar la excelencia operativa.

Industrialization and Production of AI Solutions

Liderar la implementación end-to-end de soluciones de IA, desde la ingesta y procesamiento de datos hasta el despliegue y monitoreo en producción. Orquestar y automatizar flujos de trabajo complejos utilizando servicios de Google Cloud como Vertex AI Pipelines, Cloud Functions y Cloud Composer para resolver desafíos de negocio estratégicos de forma escalable.

Ensuring Scalability and Performance

Asegurar que todas las soluciones de IA y los pipelines de datos asociados estén diseñados para soportar un alto volumen de datos y un gran número de usuarios. Implementar las mejores prácticas de ingeniería de software y MLOps para monitorizar el rendimiento, detectar cuellos de botella y optimizar los costes de la infraestructura en Google Cloud.

Governance and Quality

Centralizar, curar y mantener un repositorio estratégico de conocimiento y activos de IA (modelos entrenados, prompts optimizados, agentes, datasets, algoritmos y mejores prácticas). Fomentar activamente la reutilización, la estandarización y la evangelización interna para acelerar la innovación.

Agile Collaboration and Rapid Prototyping

Liderar la identificación, priorización y ejecución de pilotos y pruebas de concepto de IA en estrecha colaboración con las áreas de negocio. Aplicar metodologías de prototipado rápido para evaluar la viabilidad técnica y el potencial impacto de negocio, transformando ideas innovadoras en soluciones tangibles y productivas.

Business Connection

Sumergirse en cada área de la compañía para entender sus necesidades y proponer soluciones de IA que aporten valor añadido, optimicen procesos o mejoren la experiencia del cliente, siempre con una visión de escalabilidad y eficiencia.

Minimum Requirements

Grado en Informática, Matemáticas, Ingeniería Informática o campo similar.

Experiencia técnica demostrable en la construcción y optimización de pipelines de datos (ETL / ELT) y la puesta en producción de modelos de Machine Learning (MLOps). Conocimientos en Apache Spark para trabajos en batch serán muy valorados.

Experiencia práctica con servicios de Google Cloud Platform, especialmente BigQuery, Dataflow, Vertex AI, y Cloud Functions.

Conocimientos sólidos en Python y sus bibliotecas para procesado de datos (pandas, PySpark…) y frameworks de MLOps.

Capacidad para trabajar en equipo y colaborar con diferentes áreas de la empresa.

Opportunities

Oportunidades de desarrollo profesional en una empresa líder en el sector.

La posibilidad de liderar proyectos estratégicos de alto impacto.