Arquitecto soluciones ia

Importante empresa del sector IT se encuentra en la búsqueda de Arquitecto Soluciones IA, con experiencia en el rol de 7 años??, profesional ingeniería de sistemas, Electrónica, Ingeniería de software o afines, contar con experiencia y conocimientos en:

• Mínimo 7 años de experiencia en soluciones de uso de servicios cognitivos y 3 años en soluciones AI
Plataformas de Nube:
- Azure (principal): Azure Machine Learning, Cognitive Services, Databricks, Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure DevOps, Event Hubs, Service Bus.
- Otras Plataformas (deseable): Conocimientos generales de AWS y Google Cloud Platform (GCP) para entornos híbridos.
2. Lenguajes de Programación:
- Python: Dominio avanzado, especialmente en librerías de IA/ML como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y NLTK.
- SQL: Para consultas y manipulación de bases de datos relacionales.
- Spark (para procesamiento distribuido de datos en Databricks).
3. Tecnologías y Herramientas de Machine Learning y Data Science:
- Databricks: Creación y optimización de pipelines de datos y modelos de ML.
- Azure Machine Learning: Gestión del ciclo de vida de modelos, entrenamiento y despliegue.
- RAG (Recuperación Aumentada con Generación): Técnicas y herramientas para la integración de sistemas de búsqueda y generación de texto en aplicaciones de IA.
- Vectorización: Herramientas y técnicas para el procesamiento de embeddings y búsqueda semántica.
- Modelos de IA Generativa: Familiaridad con modelos de lenguaje de última generación y técnicas de fine-tuning.
4. Bases de Datos y Almacenamiento:
- Relacionales: SQL Server.
NoSQL: Cosmos DB, MongoDB (deseable).
- Data Lakes: Azure Data Lake para almacenamiento de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
- Repositorios de Documentos: Integración con sistemas de almacenamiento documental en entornos de IA.
5. Contenerización y Orquestación:
- Docker: Para crear y gestionar contenedores de aplicaciones de IA.
- Kubernetes: Preferentemente Azure Kubernetes Service (AKS) para la orquestación de contenedores en entornos escalables de IA.
6. Pipelines de CI/CD y Herramientas de Automatización:
- Azure DevOps: Creación de pipelines para automatizar el despliegue de modelos y servicios de IA, pruebas y monitoreo en Azure.
- Git: Conocimiento avanzado en gestión de código, estrategias de ramificación y políticas de calidad (Github, Bitbucket o VSTS).
7. Servicios Cognitivos de Azure:
- Azure Cognitive Services: Uso de servicios de visión por computadora, análisis de texto, reconocimiento de voz, traducción y otros servicios cognitivos para enriquecer aplicaciones de IA.
8. Tecnologías de Integración de Mensajería:
- Azure Service Bus y Event Hubs: Para construir sistemas de mensajería y procesamiento de eventos en tiempo real.
9. Pruebas de IA y ML:
- Herramientas y técnicas para pruebas de rendimiento, carga, estrés y seguridad de modelos de IA, con conocimientos en frameworks de pruebas automáticas.
10. Seguridad y DevSecOps:
- Prácticas de DevSecOps en la nube, especialmente en la integración de medidas de seguridad durante el desarrollo y despliegue de modelos de IA.

Profesional Senior

Universitaria

Ingeniería de sistemas Computación

Ingenierìa De Software

5 años de experiencia

1 Vacante