Arquitecto Bigdata + IA in Global MVM

El Arquitecto de Big Data + AI tiene como propósito guiar y hacer mentoring al equipo de desarrollo, asegurando la adopción de tecnologías y herramientas adecuadas para la implementación de soluciones de procesamiento de datos de bajos y altos volúmenes y la integración de modelos de inteligencia artificial. Su rol es fundamental en la toma de decisiones técnicas, la adherencia a las decisiones y estrategias de arquitectura y la optimización de los flujos de procesamiento de datos masivos en entornos escalables.

• Diseñar y crear la estructura completa de una solución de software, entendiendo con claridad los requerimientos, identificando los components claves, definiendo las interfaces entre estos y seleccionando las tecnologías apropiadas.
• Liderar la estrategia de DevSecOps diseñando las arquitecturas de las soluciones con un fuerte foco en seguridad. Asegurar que las consideraciones de seguridad sean integradas desde el principio, tales como implementar mecanísmos de comunicación seguros y protección de datos en reposo y tránsito. Asegurar que las soluciones de software pueden manejar las cargas de trabajo requeridas en escenarios de aumento y mantener el desempeño óptimo bajo diferentes condiciones.
• Realizar la validación de las arquitecturas de referencia del cliente y evaluar la adherencia a dichas arquitecturas como posibles alternativas de solución, justificar las razones de no adherencia y concertar la arquitectura definitiva con el cliente.
• Establecer los estándares técnicos, mejores prácticas y líneas guías de codificación para mantener la consistencia y la calidad a través de todo el ciclo de vida de desarrollo, teniendo como definición base las prácticas establecidas.
• Trabajar de manera cercana con los equipos de Desarrollo proveyendo guía y soporte durante todo el ciclo de Desarrollo, fomentando las prácticas y resolviendo limitantes técnicos. Ofrecer code review y liderazgo técnico.
• Asegurar el cumplimiento de los pilares de DevSecOps desde el inicio del ciclo de Desarrollo, habilitando la cobertura DevSecOps a su mayor porcentaje. Analizar continuamente el desempeño de las soluciones y sugerir mejoras para aumentar la eficiencia y los tiempos de respuesta en cada uno de los ambientes establecidos.
• Liderar y trabajar mano a mano con el equipo de desarrolladores durante el análisis, diseño, desarrollo, pruebas y despliegue operacional de las soluciones de software.

• Diseño e implementación de arquitecturas de inteligencia artificial sobre la nube, enfocadas en aplicaciones de Machine Learning, inteligencia artificial generativa y servicios cognitivos en plataformas como Azure, con un enfoque especializado en modelos personalizados, RAG y vectorización gestionada en Databricks.

• Diseño e implementación de soluciones de IA en entornos híbridos (On-Premise y Cloud), utilizando Azure como plataforma principal e integrando herramientas avanzadas de IA y ML en combinación con tecnologías como Python, Spark, Databricks, Azure ML, Cognitive Services y soluciones de contenedores como Kubernetes y Docker.

• Desarrollo de arquitecturas de procesamiento y análisis de datos en tiempo real, haciendo uso de mensajería y orquestación a través de Azure Service Bus, Event Hubs, Data Factory (Azure Fabric) y Synapse Analytics, optimizando el flujo de datos para soluciones de Big Data e IA avanzadas.

• Diseño y gestión de bases de datos orientadas a Big Data + IA, incluyendo bases de datos relacionales (como SQL Server) y NoSQL (como Cosmos DB), así como su integración con Data Lakes y repositorios documentales en entornos de almacenamiento de grandes volúmenes de datos para entrenamiento y despliegue de modelos.

• Gestión de pipelines de CI/CD para proyectos de IA y ML mediante Azure DevOps, asegurando la automatización del ciclo de vida de modelos y el despliegue de soluciones de IA en producción de forma ágil y segura.

• Conocimiento en la implementación de servicios de búsqueda e indexación semántica de información relacional y no relacional, vectorización de datos, fine tuning de modelos e ingeniería de prompt que orquestados permitan implementar soluciones de IA de alto valor.

• Conocimiento integral de los principios de ingeniería de software aplicados a la IA y los pilares de DevSecOps para asegurar soluciones de IA seguras y escalables y de entrega continua sobre el despliegue en plataformas como Databricks, Synapse, modelos en Azure Open AI y habilitación de servicios cognitivos.

• Experiencia en arquitecturas de referencia para soluciones de IA de misión crítica, aplicaciones de procesamiento de datos en gran escala, IA para IoT y análisis predictivo.

• Conocimientos en diseño y ejecución de pruebas automatizadas de rendimiento, carga, estrés y seguridad para modelos de IA, garantizando la estabilidad y el desempeño adecuado de las soluciones.

• Excelente capacidad de abstracción y conceptualización en el diseño y construcción de soluciones avanzadas de IA.

• Conocimiento en GIT: estrategias de ramificación y colaboración, índices de calidad de código, políticas de revisión y estándares de código seguro aplicados a proyectos de IA.

• Trabajo remoto. Horario Flexible. Contrato a termino indefinido.