Hewlett Packard Enterprise
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Hewlett Packard Enterprise desarrolla tecnología empresarial para organizaciones que operan con entornos de nube híbrida y operaciones impulsadas por la inteligencia artificial. Su cartera abarca los servidores HPE ProLiant y la computación de alto rendimiento HPE Cray, el almacenamiento HPE Alletra, las redes HPE Aruba, plataformas de IA y fábricas de IA llave en mano, así como soluciones como servicio de GreenLake. HPE también ofrece capacidades de seguridad como Zero Trust y SASE, además de servicios profesionales, de asesoramiento y de soporte que ayudan a las grandes organizaciones a modernizar su infraestructura, gestionar entornos de centros de datos y desplegar la IA a gran escala.

Desarrollador principal de innovación en cloud e IA en Hewlett Packard Enterprise

Lidera proyectos de incubación para crear soluciones de IA nativas de la nube en Hewlett Packard Enterprise. Trabaja con IA generativa, sistemas distribuidos y microservicios.

Descripción

  • Aporta experiencia técnica sénior a proyectos complejos de incubación de IA y soluciones nativas de la nube.
  • Diseña e implementa componentes clave de las soluciones de los proyectos.
  • Guía a equipos multidisciplinares de hasta seis ingenieros a lo largo de todo el ciclo, desde la idea hasta el desarrollo.
  • Evalúa e integra tecnologías de software emergentes, incluidos marcos de IA generativa.
  • Desarrolla y valida microservicios y sistemas nativos de la nube para entornos de nube pública, centros de datos y edge.
  • Contribuye a definir arquitecturas para soluciones escalables, de alto rendimiento, seguras y fiables.
  • Colabora con clientes internos, responsables técnicos y partes interesadas del negocio.
  • Realiza investigaciones exploratorias, pruebas de concepto y experimentos para evaluar la viabilidad y las ventajas e inconvenientes técnicos.
  • Entrega código de calidad mediante generación asistida por IA y prácticas consolidadas de pruebas, validación, CI/CD y observabilidad.
  • Orienta a colegas y comparte conocimientos sobre temas avanzados de software e IA.
  • Gestiona varios proyectos a la vez en un entorno dinámico que requiere cambiar de contexto con frecuencia.

Requisitos

  • Grado o máster en informática, sistemas de información, IA/aprendizaje automático u otra disciplina técnica relacionada.
  • Normalmente, entre 10 y 15 años de experiencia en desarrollo de software.
  • Al menos entre 3 y 5 años de especialización en sistemas nativos de la nube y de IA/aprendizaje automático.
  • Sólidas habilidades de programación en Python.
  • Experiencia con bibliotecas de aprendizaje automático como PyTorch, TensorFlow y Transformers.
  • Conocimiento profundo de sistemas distribuidos, microservicios y arquitecturas basadas en eventos.
  • Experiencia práctica con Kubernetes, Docker, API REST y desarrollo de aplicaciones nativas de la nube.
  • Experiencia creando soluciones de IA generativa con LLM, RAG, LangGraph o marcos comparables.
  • Conocimientos prácticos de bases de datos vectoriales, de grafos, NoSQL y relacionales.
  • Experiencia implementando soluciones en AWS, Azure o Google Cloud Platform.
  • Sólido conocimiento de la gobernanza de la IA, la alineación con la seguridad y los principios de IA responsable.
  • Dominio de métodos ágiles, como Scrum o Kanban.
  • Experiencia colaborando en entornos de desarrollo de servicios en la nube a gran escala.
  • Se valora la experiencia con sistemas multiagente y marcos de orquestación de agentes.
  • Se valoran conocimientos de desarrollo de servidores con Model Context Protocol (MCP).
  • Se valoran conocimientos de Google ADK e implementaciones del protocolo A2A.
  • Se valora la experiencia en diseño, construcción y consulta de grafos de conocimiento.
  • Se valoran conocimientos de herramientas de operaciones de aprendizaje automático, como MLflow, Weights & Biases y LangSmith.
  • Se valora la experiencia con plataformas de observabilidad como Prometheus, Grafana u OpenTelemetry.

Beneficios

  • Beneficios integrales de salud y bienestar físico, financiero y emocional.
  • Programas de crecimiento personal y profesional.
  • Modalidades de trabajo flexibles para ayudar a conciliar el trabajo y las necesidades personales.
  • Un entorno laboral inclusivo y accesible.
  • Adaptaciones razonables para candidatos con discapacidad durante la solicitud o las entrevistas.
  • También podrían ofrecerse incentivos variables.

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