MLops & Data Engineer

Job Description:

El candidato seleccionado formará parte del equipo de IA de Dentsu España, participando en diversos proyectos de análisis de datos, modelado y proporcionando recomendaciones a nuestros clientes.

Adicionalmente, tendrá responsabilidades en la implementación, mantenimiento y evolución de la infraestructura cloud, ejecutando las prácticas necesarias para garantizar el ciclo de vida completo de los datos, así como el funcionamiento eficiente y exitoso de los modelos de machine learning y su despliegue en producción.

Además, el candidato desempeñará un papel crucial en la transformación de la organización a través de la gobernanza de datos y la automatización de procesos, garantizando que la toma de decisiones basada en datos y la racionalización de las operaciones estén a la vanguardia de nuestra estrategia.

1. Automatización y orquestación de procesos:

• Desarrollar y aplicar estrategias de arquitectura de datos, garantizando la alineación con los objetivos empresariales y los requisitos técnicos.
• Supervisar el almacenamiento, la recuperación y la seguridad de los datos, garantizando su integridad y el cumplimiento de la normativa.
• Automatizar tareas repetitivas y procesos de despliegue de modelos para mejorar la eficiencia y la reproducibilidad.

2. Diseño, implementación y despliegue de MLOps Pipeline:

• Colaborar con los científicos de datos y otros equipos de ingeniería para diseñar e implementar MLOps para el despliegue automatizado de ETL (Extract, Transform, Load) y modelos.
• Establecer prácticas sólidas de control de versiones, control de calidad y validación de modelos.
• Definir y desplegar canalizaciones CI/CD para cada producto.
• Configurar y mantener la infraestructura necesaria para ejecutar y escalar modelos de aprendizaje automático en producción.
• Implementar estrategias de supervisión y registro de modelos para garantizar el rendimiento y la detección temprana de anomalías.
• Utilizar herramientas de orquestación para coordinar los flujos de trabajo de formación, validación y despliegue de modelos con el fin de garantizar la disponibilidad y el rendimiento de los modelos.

Experiencia, habilidades y conocimientos valorados positivamente:

• Participación activa en proyectos de desarrollo y despliegue de modelos, incluyendo tareas de testeo.
• Experiencia en proyectos de I+D utilizando productos en la nube, diferentes técnicas de modelado y aprendizaje automático.
• Experiencia con APIs, web scraping, y manejo de datos de CRM, marketing, analítica web, así como otras fuentes relevantes como datos públicos.
• Se valorará positivamente la experiencia en los sectores de Marketing y Publicidad o Investigación de Mercados, especialmente en la medición del impacto publicitario mediante modelos matemáticos.
• Capacidad de análisis, resolución de problemas y síntesis.
• Capacidad para trabajar en equipo. Proactividad, agilidad y compromiso.
• Orientación al cliente y a la obtención de resultados.
• Excelentes habilidades de comunicación con equipos interfuncionales.

Requisitos:

• Formación académica deseada: Doble titulación en Matemáticas e Ingeniería Informática; Licenciatura o Máster en Matemáticas/Estadística e Ingeniería Matemática o Big Data; Titulación universitaria en Informática o Ingeniería Informática.
• Mínimo 3-4 años de experiencia en consultoría, institutos de investigación, agencias de medios o en un puesto relacionado con Ingeniería de Datos / Arquitecto de Datos.
• Dominio de sistemas de gestión de bases de datos, modelado de datos, procesos ETL y plataformas en la nube. Especialmente en el caso de entornos de bases de datos relacionales: PostgreSQL y MySQL, así como lenguaje SQL.
• Dominio de al menos uno de los principales proveedores de cloud (AWS, GCP y Azure). Se valorará positivamente la experiencia con Google Cloud Platform y sus servicios clave como Cloud SQL, Cloud Storage, BigQuery, Cloud Run, App Engine, etc.
• Experiencia demostrada en el diseño y desarrollo de productos/herramientas desde cero, así como capacidad de análisis y recomendaciones sobre productos ya desarrollados.
• Conocimiento de GIT y metodología CI/CD y su implementación a través de herramientas de orquestación (Jenkins, Azure DevOps, Gitlab CI/CD...).
• Conocimientos avanzados de lenguajes de programación Python. También se valorará positivamente R.
• Nivel alto de inglés (relacionado con clientes internacionales). Comunicación fluida en inglés, tanto hablado como escrito.

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