Arrow Electronics es una empresa global de soluciones tecnológicas y cadena de suministro que presta servicios a fabricantes de tecnología y proveedores de servicios. Su actividad abarca la distribución de valor añadido, la gestión de la cadena de suministro, el apoyo al marketing y al desarrollo empresarial, las soluciones de tecnología emergente, la ingeniería de diseño, la gestión de centros de datos y la retirada de activos de TI. A través de esta amplia cartera, Arrow apoya el desarrollo, la entrega y la gestión del ciclo de vida de productos tecnológicos en distintos sectores, ayudando a que las tecnologías avanzadas sean más accesibles y fáciles de llevar al mercado.
Ingeniero/a de IA y aprendizaje automático
Crea pipelines de MLOps escalables y soluciones LLM para los servicios de ingeniería de eInfochips. Desarrolla, supervisa y gobierna sistemas de aprendizaje automático.
Descripción
- Desarrolla soluciones de IA y aprendizaje automático.
- Diseña arquitecturas de pipelines de MLOps escalables con Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) y CI/CD/CT.
- Implementa modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Desarrolla características y evalúa el rendimiento de los modelos.
- Supervisa la deriva de los modelos y configura alertas automatizadas.
- Establece procesos de gobernanza de datos, seguimiento del linaje, gestión de metadatos y cumplimiento normativo.
- Diseña e implementa soluciones LLM con RAG, IA agéntica, MCP e ingeniería de prompts.
- Crea paneles de Power BI para supervisar modelos y elaborar informes de KPI de negocio.
- Aplica buenas prácticas de ingeniería de software al código de aprendizaje automático.
- Evalúa aplicaciones prácticas de la IA generativa, la IA agéntica y los LLM.
- Orienta a colegas júnior, revisa código y dirige sesiones técnicas de intercambio de conocimientos.
Requisitos
- De 4 a 8 años de experiencia.
- Se prefiere un periodo de preaviso de 0 a 45 días.
- Sólidos conocimientos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, evaluación de modelos e ingeniería de características.
- Dominio de TensorFlow, PyTorch y Keras.
- Experiencia práctica con CNN y RNN.
- Dominio avanzado de Python, incluidas NumPy, Pandas y scikit-learn.
- Experiencia práctica con Spark; se prefiere experiencia con Databricks.
- Familiaridad con Hadoop y Kafka.
- Experiencia con servicios de aprendizaje automático, almacenamiento de datos y computación en Azure, AWS o GCP.
- Sólida experiencia en MLOps.
- Sólidos conocimientos de SQL, NoSQL y modelado de datos.
- Experiencia práctica en la detección y supervisión de la deriva de modelos y la configuración de alertas automatizadas.
- Experiencia práctica en la implementación de marcos de gobernanza de datos, seguimiento del linaje, gestión de metadatos y cumplimiento normativo.
- Experiencia en el diseño de arquitecturas de pipelines de MLOps escalables con Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) y CI/CD/CT.
- Se valorará la certificación Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.
- Se valorará la experiencia en el diseño e implementación de soluciones LLM con RAG, IA agéntica, MCP e ingeniería de prompts.
- Se valorará la experiencia en la creación de paneles de Power BI para supervisar modelos e informar sobre KPI de negocio.
- Se valorarán sólidos conocimientos de estadística, pruebas de hipótesis e interpretación de datos.
- Conocimientos de prácticas de ingeniería de software para crear código de aprendizaje automático reutilizable, verificable y fácil de mantener.
- Conocimientos de IA generativa, IA agéntica y LLM.
- Capacidad para orientar a colegas júnior, revisar código y dirigir sesiones técnicas de intercambio de conocimientos.
Beneficios
- Remuneración competitiva
- Equilibrio entre vida laboral y personal
- Desarrollo profesional
- Entorno de trabajo innovador
- Reconocimiento y recompensas