El especialista en inteligencia artificial se beneficia de la inteligencia artificial de FAN, que incorpora datos de la unidad. Desarrolla, prueba e implementa modelos predictivos que contribuyen a una mejor toma de decisiones, procesos eficientes y un enfoque proactivo hacia el cliente. Trabaja junto con ingenieros de datos, analistas y especialistas en BI para ofrecer soluciones innovadoras en todas las versiones.

Responsabilidades:

• Desarrollar modelos de machine learning e inteligencia artificial para la predicción de ventas, capacidad, comportamiento del cliente y optimización de procesos.
  
• Validar, probar y asegurar el funcionamiento de los modelos trabajando con TI e ingeniería de datos.
  
• Interpretar y presentar resultados complejos de inteligencia artificial a stakeholders no técnicos.
  
• Detectar oportunidades de IA dentro de la organización y traducirlas en casos de uso aplicables.
  
• Integrar IA en paneles de control y productos de FAN para mejorar su rendimiento.
  
• Mejorar el rendimiento del modelo, la capacidad de los datos y considerar aspectos éticos en la implementación de IA.
  
• Construir una estrategia sostenible de IA alineada con la estrategia general de datos de KPN.
  

Requisitos:

• Experiencia mínima de 5 años en modelado de datos y al menos 2 años en el funcionamiento de modelos de IA y aprendizaje automático en procesos productivos.
  
• Nivel académico universitario, preferentemente en AI, Ciencia de Datos, Informática o Matemáticas.
  
• Dominio de Python, SQL, scikit-learn, TensorFlow, Dataiku y otros frameworks relevantes.
  
• Experiencia trabajando con MLOps, canalizaciones CI/CD y modelos en producción.
  
• Conocimiento en aplicaciones GenAI para procesamiento de lenguaje natural y generación de texto.
  
• Uso habitual de herramientas de automatización y scripts para tareas repetitivas en ciencia de datos.
  
• Manejo de sistemas de control de versiones como Git para gestión de código y colaboración en equipo.
  
• Capacidad para traducir algoritmos complejos en insights comprensibles para stakeholders de negocio.
  
• Experiencia aplicando IA en contextos operacionales y estratégicos.
  
• Trabajo autónomo, actitud proactiva y búsqueda constante del impacto de los modelos en los procesos de negocio.