Especialización y Área de Conocimiento
El equipo técnico o perfil propuesto debe contar con especialización demostrable en datos, inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) o disciplinas afines.
Experiencia Competente Exigida
Se requiere experiencia profesional contrastada aplicable a entornos industriales. Específicamente en:
Diseño de arquitecturas de datos empresariales o industriales.
Desarrollo e implantación de proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Integración de soluciones de datos e IA en plataformas Cloud.
Definición de modelos de gobierno y calidad del dato.
Participación en proyectos de innovación, transformación digital o analítica avanzada orientados a la industria.
Conocimientos Técnicos Específicos (Know-how)
Arquitecturas modernas de datos:
Diseño y manejo de Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, arquitecturas orientadas a eventos y modelos de integración.
Ingeniería de datos:
Capacidad para gestionar la ingesta, transformación, orquestación, modelado,
explotación y monitorización de flujos de datos (pipelines).
Gobierno del dato:
Conocimientos en calidad, trazabilidad, catalogación, linaje, seguridad, cumplimiento y gestión del ciclo de vida del dato.
Inteligencia Artificial y Machine Learning:
Diseño de casos de uso, entrenamiento, evaluación, validación y despliegue (desarrollo e implantación) de modelos.
Tecnologías Industriales Avanzadas:
Conocimiento en automatización basada en IA, agentes inteligentes y gemelos digitales aplicados a contextos industriales.
Entornos Cloud:
Dominio de arquitecturas en la nube, preferentemente
Google Cloud Platform (GCP) .
Habilidades Transversales (Soft Skills)
Capacidad demostrable para elaborar documentación técnica, incluyendo decisiones de arquitectura, riesgos y recomendaciones de mejora.
Habilidad de interlocución técnica con equipos multidisciplinares.
Fuerte orientación a resultados.
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