Objetivo del puesto:

Soporte, mantenimiento, mejora y definición de los distintos sistemas de inteligencia artificial (I.A.) y analítica de datos de la empresa, asegurando su funcionabilidad y disponibilidad acorde a los requerimientos de la empresa.

Requisitos:

• Bachiller o titulado en las carreras de Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación o afines.
• Contar con certificación en Azure (como Azure Data Engineer Associate) o   Azure Data Scientist o en su defecto experiencia de 5 años comprobables de modelos probabilísticos, estadísticos o de procesamiento de lenguaje natural.
• Mínimo 03 años de experiencia en puestos similares, preferiblemente en proyectos de gran escala y con equipos multidisciplinarios y geográficamente dispersos.
• Experiencia en administración de infraestructura de solución analítica Azure (conectividad de interfases, gestión de consumo de capacidades, monitoreo de la salud de la solución, etc).
• Experiencia en Python (preferiblemente versiones 3.8 o superiores) y en librerías como GeoPandas, Pandas y Scikit-learn.
• Experiencia de 3 años comprobada en implementación de modelos probabilísticos, estadísticos o de procesamiento de lenguaje natural.
• Gestión de bases de datos estructuradas y no estructuradas (Azure Datalake Storage, SQL Server, Oracle, Mongo DB, SAP Datasphere, etc.). 
• Con capacidad y experiencia en optimización de consultas de extracción de datos.
• Manejo experto de herramientas de adquisición de datos (ETL): Azure Data Factory, Azure Databricks, etc.
• Conocimientos de herramientas de procesamiento y predicción: Azure OpenAI, Azure ML, Azure Databricks.
• Conocimiento de Azure Kubernetes Service
• Experiencia en modelado de datos y diseño de esquemas.
• Conocimientos en Big Data y tecnologías de almacenamiento en la nube.
• Conocimientos en seguridad de datos y cumplimiento normativo.
• Conocimientos de herramientas de control y gobierno: Container Registry, Azure Monitor, Azure Key Vault, etc.

Funciones:

• Dar soporte a los sistemas de I.A. y analítica de datos de la empresa sobre la estructuración, carga y uso de la información requerida.
• Atender las consultas y solicitudes de los usuarios de las soluciones de I.A: modelos predictivos, I.A. generativa, etc.
• Diseñar mejoras a los sistemas existentes.
• Monitorear la salud y consumo de los sistemas de I.A. y analítica de datos de la empresa en la nube.
• Implementar, diseñar y/o gestionar la implementación de soluciones de I.A. y analíticas de datos de la empresa.