Naveera Technology LLC es una empresa de consultoría tecnológica e ingeniería que ayuda a las organizaciones a desarrollar capacidades centradas en la inteligencia artificial mediante sistemas prácticos y listos para producción. Su trabajo abarca la ingeniería de datos, el aprendizaje automático, la IA generativa, el desarrollo de aplicaciones, la infraestructura en la nube y las operaciones de TI, incluidos los flujos de datos, el desarrollo de modelos de IA generativa, MLOps y aplicaciones web, móviles y empresariales personalizadas. Naveera apoya a clientes del ámbito de la salud digital, las tecnologías financieras, el comercio electrónico, la logística y otros entornos empresariales mediante equipos globales de prestación de servicios, soporte ampliado de ingeniería y un modelo de centro de excelencia orientado a convertir los datos en inteligencia útil y tecnología escalable.
Gerente sénior de Ingeniería de Datos – GCP, IA/ML y GenAI (remoto en EE. UU.)
Lidera migraciones de plataformas de datos de AWS a GCP y crea soluciones empresariales de IA/ML, GenAI y MLOps con GCP y Vertex AI. Impulsa iniciativas de modernización para un socio global de ingeniería y servicios de TI.
Descripción
- Liderar migraciones de plataformas de datos empresariales de AWS a GCP
- Diseñar arquitecturas de plataformas de datos GCP escalables, Data Lakes y Lakehouses
- Desarrollar soluciones de IA/ML, IA generativa, RAG y MLOps con GCP y Vertex AI
- Crear canalizaciones de aprendizaje automático de extremo a extremo para preparación, entrenamiento, validación, implementación, supervisión, reentrenamiento y gestión del ciclo de vida
- Diseñar canalizaciones de ingesta, transformación, embeddings, indexación, recuperación, procesamiento por lotes, streaming, ETL y ELT
- Evaluar entornos AWS y asignar cargas de trabajo a servicios GCP equivalentes o mejorados
- Crear hojas de ruta de migración que cubran fases, dependencias, riesgos, planes de reversión y arquitecturas objetivo
- Diseñar canalizaciones en tiempo real basadas en eventos con Pub/Sub, Dataflow o Apache Beam, BigQuery y Cloud Storage
- Establecer modelos de datos empresariales, particionamiento y clustering de BigQuery y patrones de consumo analítico
- Definir estándares de gobernanza, calidad, linaje, metadatos, seguridad, privacidad, control de acceso e IA responsable
- Liderar la automatización con Terraform, CI/CD, implementación, pruebas y promoción de entornos en Dev, QA, UAT y Producción
- Mejorar el rendimiento, la escalabilidad, la latencia, el rendimiento de procesamiento, la fiabilidad y los costes de la nube, definiendo métricas de referencia y SLA
- Gestionar y asesorar a ingenieros de datos, ingenieros sénior de datos y líderes técnicos, además de realizar revisiones de arquitectura y código
- Supervisar el progreso de ingeniería, los riesgos de entrega, las dependencias y los hitos
- Actuar como contacto técnico principal para las partes interesadas de EE. UU. y colaborar con los equipos de Negocio, Producto, Ciencia de Datos, BI, DevOps, Seguridad y Analítica
- Convertir las necesidades empresariales en soluciones técnicas y comunicar decisiones de arquitectura, planes de migración, hojas de ruta, riesgos y compensaciones
Requisitos
- Más de 15 años de experiencia en ingeniería de datos GCP, arquitectura de datos, ingeniería cloud, ingeniería de IA/ML o liderazgo tecnológico relacionado
- Al menos 5 años de experiencia práctica en ingeniería de datos GCP
- Al menos 3 años de experiencia práctica en IA/ML y GenAI
- Experiencia demostrada en la entrega de proyectos de migración de AWS a GCP
- Sólida experiencia diseñando plataformas empresariales Data Lake y Lakehouse en GCP
- Experiencia práctica con BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM y Terraform
- Experiencia trasladando cargas de trabajo, canalizaciones y plataformas de datos de AWS a GCP
- Sólidos conocimientos de asignación de servicios AWS-GCP, patrones de migración, modernización y prácticas de arquitectura cloud
- Experiencia creando e implementando soluciones de IA/ML en GCP con Vertex AI
- Experiencia práctica con IA generativa, aplicaciones LLM, RAG, embeddings, búsqueda vectorial, ingeniería de prompts y asistentes empresariales de IA
- Sólidos conocimientos de MLOps, incluidos entrenamiento, registros de modelos, CI/CD/CT, implementación, supervisión, reentrenamiento, gobernanza y reversión
- Experiencia entregando soluciones de IA seguras y responsables con privacidad, evaluación, control de acceso, auditabilidad y gobernanza
- Dominio experto de SQL y sólidas capacidades en Python y PySpark
- Sólida experiencia en modelado de datos, almacenamiento de datos, procesamiento por lotes e ingeniería de datos en tiempo real
- Experiencia con Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD y automatización de infraestructura
- Experiencia liderando y asesorando a equipos de ingeniería de datos y equipos técnicos multifuncionales
- Sólidas habilidades de comunicación y experiencia trabajando con partes interesadas con sede en EE. UU.
- Se valora la certificación Google Cloud Professional Data Engineer
- Se valora la certificación Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
- Se valora la experiencia con Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini en Vertex AI o plataformas empresariales de IA generativa
- Se valora la experiencia con dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run y arquitecturas basadas en API
- Se valora la experiencia con Dataplex, Data Catalog, linaje, gestión de metadatos, gobernanza, gestión de datos maestros y marcos de calidad de datos
- Se valora la experiencia en entornos empresariales o regulados con estrictos requisitos de privacidad, seguridad, cumplimiento, auditoría y gobernanza
- La experiencia técnica debe incluir Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, aprendizaje profundo, algoritmos de ML, GenAI, LLM, GPT, Gemini, Claude, Llama, ingeniería de prompts, fine-tuning, RAG, embeddings, bases de datos vectoriales, búsqueda semántica e híbrida, reranking, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, agentes de IA, flujos de trabajo agénticos, llamadas a herramientas o funciones, sistemas multiagente, MCP, MLflow, Kubeflow, registros de modelos, implementación, supervisión, CI/CD, Vertex AI, Vertex AI Studio, Vertex AI Pipelines, Model Garden, Vector Search, FastAPI, Flask, API REST, SQL, Docker, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, BigQuery, Dataflow, Spark, Databricks, Data Lakes, Python avanzado, SQL experto, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, procesamiento por lotes y streaming, arquitectura basada en eventos, desarrollo y optimización de canalizaciones, Data Lake y Lakehouse empresariales, arquitectura medallón, almacenamiento de datos, modelado de datos, modelado dimensional, modelado multiinquilino, schema-on-read y schema-on-write, dbt, Apache Airflow o Cloud Composer, Dataproc, Dataflow o Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git o GitHub, Cloud Build, CI/CD, infraestructura como código, linaje, gestión de metadatos, calidad de datos, supervisión y OpenLineage
Beneficios
- Trabajo remoto flexible
- Trabajar con clientes de todo el mundo
- Colaborar en un entorno centrado en la innovación
- Acceder a oportunidades continuas de aprendizaje y certificación
- Liderar importantes iniciativas de innovación en IA/ML y GCP como responsable de ingeniería