Estamos en busca de un Data & AI Architect (Entornos Industriales)

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 Profesional 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) El candidato o equipo debe dominar las siguientes áreas tecnológicas:

- 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.

- Resistente orientación a resultados.

Requisitos Valorables (Plus)

- Se valorará muy positivamente contar con experiencia específica demostrable en Google Cloud Platform (GCP).

Estar en posesión de certificaciones oficiales en Cloud, Inteligencia Artificial o Arquitectura de Soluciones

Modalidad: una vez a la semana presencial en Valladolid, la condicion es que vaya una vez a la semana, puede ser de madrid o alrededores.

📌 Data & AI Architect (Entornos Industriales) (Madrid)
🏢 TECDATA ENGINEERING
📍 Madrid