ARQUITECTO BIG DATA
*Diseñar, definir e implementar personalmente los flujos, procesos y arquitecturas de Big Data, Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, participando de forma directa en la ejecución técnica de las soluciones (no solo en su definición).
*Liderar y coordinar a los equipos de arquitectura de Big Data, IA y Ciencia de Datos, integrándose activamente en la implementación y sin limitarse a funciones de dirección o escritorio.
*Trabajar de cerca con el cliente y otros profesionistas como arquitecto de soluciones para traducir los requisitos empresariales en soluciones de Big Data e Inteligencia Artificial. *Elaborar documentos de alcance, técnicos y manuales de usuario de las soluciones construidas.
*Contar con conocimientos profundos y actualizados en tecnologías de Big Data e IA, integrándolas e implementándolas para resolver problemas complejos de datos a gran escala, en esquemas On Premise y en la nube (Azure, AWS y deseable Google).
*Diseñar e implementar sistemas de procesamiento de datos a gran escala y modelos de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos para el manejo de grandes y variados volúmenes de información.
*Identificar fuentes de datos internas y externas, comprobando su fiabilidad y alineación con las metas del negocio.
*Revisar la licitud de los datos para su uso en las soluciones planteadas.
*Desarrollar e implementar estrategias de datos e Inteligencia Artificial en esquemas on premise y en nubes públicas, considerando la legislación vigente de protección de datos. *Planificar, gestionar y ejecutar de manera práctica la arquitectura de las soluciones de datos e IA, desde la selección de la plataforma hasta el tratamiento de los datos, participando directamente en su puesta en marcha.
*Coordinar y dar seguimiento técnico a los equipos de ciencia de datos e ingeniería de IA, definiendo y ejecutando junto con ellos los flujos y procesos operativos.
Experiencia mínima de 6 años en el ecosistema Hadoop (HDFS, MapReduce, Yarn, Zookeeper, Kafka, Flume, HBase y Spark).
Experiencia de 6 años en bases de datos SQL (MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle, Microsoft SQL) y NoSQL (Apache Cassandra, MongoDB, Neo4j database).
Experiencia de 5 años en técnicas de machine learning: Supervised, Unsupervised, Decision tree classifiers, Reinforcement Learning.
Experiencia de 5 años programando en lenguajes Python, R y Spark (Apache Spark y Databricks).
Experiencia mínima de 3 años implementando de forma práctica arquitecturas de datos e Inteligencia Artificial y liderando equipos técnicos, sin limitarse a funciones de gestión de escritorio
Experiencia de 4 años implementando soluciones de Inteligencia Artificial y Deep Learning (Convolutional Neural Networks, YOLO).
Experiencia de 5 años en ciencia de datos: modelado estadístico, análisis predictivo y visualización de datos.
Experiencia de 4 años en contenerización para despliegue de soluciones de datos e IA (Docker, Kubernetes, Jenkins).
Experiencia de 4 años con Elasticsearch (Kibana, clusterización, comandos CRUD) aplicado a soluciones de datos.
Conocimientos mandatorios en servicios y arquitecturas de datos e Inteligencia Artificial en Azure, AWS y Google.