Responsable de Desarrollo y Estrategia en Inteligencia Artificial para Soluciones Industriales

Se busca una persona responsable del establecimiento y desarrollo del departamento de Inteligencia Artificial, tanto en su dimensión funcional como estratégica y tecnológica. Junto con el equipo técnico, se desarrollarán soluciones de IA personalizadas para empresas manufactureras medianas, se implementarán proyectos piloto con clientes y se establecerá una infraestructura de IA escalable dentro de las plataformas existentes. Esta posición requiere mantener una visión integral, desde la integración de modelos y MLOps hasta el asesoramiento a los clientes en la selección de las tecnologías adecuadas.

Responsabilidades:

• Integración de modelos de aprendizaje automático en soluciones de software listas para producción o dentro de las estructuras tecnológicas de los clientes, tanto locales como en la nube.
  
• Uso de herramientas como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn, asegurando la operación de los modelos mediante flujos de trabajo MLOps (por ejemplo, MLflow, Kubeflow, GitOps).
  
• Aplicación de experiencia en procesamiento del lenguaje natural (PLN), visión artificial o mantenimiento predictivo a casos de uso específicos.
  
• Análisis de los requisitos de los clientes y desarrollo conjunto de hojas de ruta de IA.
  
• Asesoramiento en decisiones de compra o desarrollo, evaluación de tecnologías y participación como interlocutor en los equipos de gestión y producto.
  
• Traducción de resultados complejos de IA en recomendaciones claras y aplicables, contribuyendo directamente al éxito de los proyectos.
  

Requisitos:

• Experiencia demostrable en proyectos de IA y ML, idealmente en contextos industriales o de producción.
  
• Conocimiento avanzado de Python y R, se valorará experiencia adicional en Java o C++.
  
• Dominio de frameworks de ML y DL (como PyTorch, TensorFlow), herramientas MLOps y plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP).
  
• Fundamentos en ingeniería de software: control de versiones, pruebas, APIs, microservicios, uso de Docker/Kubernetes.
  
• Capacidad para combinar la excelencia técnica con una visión de negocio, comprendiendo el valor de los datos en relación con procesos, productos y clientes.
  
• Habilidades comunicativas, de consultoría y liderazgo bien desarrolladas.
  
• Conocimientos sólidos de alemán e inglés.
  

Tecnologías valoradas:

• Lenguajes y frameworks: Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn
  
• Herramientas de MLOps: MLflow, Weights & Biases, Kubeflow
  
• Bases de datos y procesamiento de datos: PostgreSQL, Pandas, Spark, Kafka
  
• Contenedores y automatización: Docker, Kubernetes, Terraform, GitLab CI/CD
  
• Plataformas en la nube: Azure, AWS, GCP
  
• Desarrollo de APIs: FastAPI, Flask, REST, gRPC