Resumen: Como Ingeniero de Datos/Plataforma de IA, construirá las bases de datos y plataformas para soluciones de IA empresarial y basadas en agentes, garantizando confiabilidad, escalabilidad y confianza en los entornos operativos. Aspectos destacados: 1. Diseñar e implementar tuberías de datos para cargas de trabajo de IA y agentes 2. Construir y operar componentes de plataformas adyacentes a la IA con controles de nivel empresarial 3. Colaborar con arquitectos e ingenieros de IA para alinear el diseño de datos y plataformas Resumen del puesto: Grant Thornton está construyendo una Fábrica de IA para ofrecer soluciones de IA empresarial y basadas en agentes que sean confiables, escalables y de confianza en entornos operativos reales. Como Ingeniero de Datos/Plataforma de IA, será responsable de las bases de datos y plataformas que permiten a los «Pods de IA» avanzar rápidamente *sin comprometer la confianza*. Asegurará que las soluciones basadas en agentes tengan acceso a datos de alta calidad, gobernados y con buen rendimiento, y que las plataformas de IA estén diseñadas para su uso en producción, no para experimentación. Este rol es fundamental cuando los clientes enfrentan datos fragmentados, sistemas heredados o restricciones empresariales que, de otro modo, limitarían la eficacia de la IA. Responsabilidades: Ingeniería de datos lista para IA * Diseñar e implementar tuberías de datos que soporten cargas de trabajo de IA y agentes, incluyendo: * + Ingesta de datos estructurados y no estructurados + Transformación y normalización de datos + Disponibilidad de características y contexto para casos de uso de IA * Garantizar que los datos sean precisos, oportunos, explicables y adecuados para su consumo por IA * Definir contratos de datos y expectativas de calidad entre los sistemas de origen y los componentes de IA Sistemas de recuperación, contexto y conocimiento * Diseñar y mantener sistemas de recuperación que impulsen a los agentes de IA, incluyendo: * + Bases de datos vectoriales y tuberías de incrustación (embedding) + Estrategias de enriquecimiento y clasificación de metadatos + Recuperación híbrida (estructurada + no estructurada) * Optimizar la entrega de contexto para: * + Precisión + Latencia + Eficiencia de costos * Colaborar con ingenieros de IA para mejorar la relevancia y reducir las alucinaciones causadas por un contexto deficiente Habilitación de la plataforma y la infraestructura de IA * Construir y operar componentes de plataformas adyacentes a la IA, incluyendo: * + Capas de acceso a datos y APIs + Almacenamiento seguro para indicaciones (prompts), incrustaciones (embeddings) y artefactos + Soporte para el ciclo de vida de modelos e indicaciones (versionado, reversión, trazabilidad) Soportar CI/CD y promoción de entornos para cargas de trabajo de IA (desarrollo, prueba, producción) * Implementar estándares de plataforma que permitan la reutilización entre distintos «Pods de IA» Gobernanza, seguridad y preparación empresarial * Aplicar controles de nivel empresarial en las plataformas de datos y de IA: * + Controles de acceso e integración de identidades + Privacidad de datos, enmascaramiento y clasificación + Registro de auditoría y trazabilidad * Colaborar con los equipos de Plataforma y Confianza para alinearse con: * + Requisitos de IA responsable + Gestión de riesgos de modelos + Expectativas regulatorias o de auditoría * Diseñar sistemas que equilibren velocidad, seguridad y escalabilidad Observabilidad, rendimiento y gestión de costos * Instrumentar plataformas de datos y de IA para: * + Supervisión de la actualidad y calidad de los datos + Rendimiento y relevancia de la recuperación + Seguimiento del uso y del costo por servicio * Identificar y corregir cuellos de botella que afecten la precisión o latencia de la IA * Apoyar la optimización continua y la estabilidad operativa Colaboración dentro del «Pod de IA» * Trabajar estrechamente con: * + Arquitectos principales de IA para alinear el diseño de datos y plataformas con arquitecturas basadas en agentes + Ingenieros de IA para garantizar un acceso fiable y de alto rendimiento a los datos + Líderes de producto de IA para comprender las restricciones de datos que afectan la viabilidad de los casos de uso * Contribuir con patrones de datos reutilizables, plantillas y arquitecturas de referencia a la Fábrica de IA Habilidades y experiencia: Experiencia * 6 o más años de experiencia en puestos de ingeniería de datos, ingeniería de plataformas o infraestructura en la nube * Experiencia comprobada en la construcción de plataformas de datos productivas que soporten análisis, automatización o cargas de trabajo de IA * Experiencia trabajando en entornos empresariales o regulados Habilidades en datos y plataformas * Amplia experiencia en: * + Tuberías de datos (por lotes y en tiempo real) + Procesamiento de datos estructurados y no estructurados + Patrones de acceso a datos basados en API * Experiencia práctica en el diseño de sistemas que soporten cargas de trabajo de IA/ML o análisis avanzados * Comprensión de cómo la calidad, latencia y disponibilidad de los datos afectan el comportamiento de la IA Habilidades técnicas * Competencia en Python y SQL * Experiencia con arquitecturas nativas de la nube (Azure preferido), incluyendo: * + Servicios de almacenamiento, computación y datos + Gestión de identidades y accesos + Se prefiere experiencia con Microsoft Fabric * Conocimiento práctico de prácticas DevOps y CI/CD para cargas de trabajo de datos y plataformas Cualificaciones preferidas * Experiencia apoyando sistemas de IA o agentes en producción * Experiencia práctica con: * + Bases de datos vectoriales y tuberías de incrustación (embedding) + Sistemas de búsqueda, indexación y recuperación * Conocimiento de: * + Conceptos de gobernanza y catalogación de datos + Gestión del ciclo de vida de modelos e indicaciones (prompts) * Experiencia en consultoría o entrega directa al cliente \#LI\-MM1