Objetivo
contribuir en el diseño de la estrategia, arquitectura y democratización de los datos y la inteligencia artificial en
la organización. Este rol es responsable de ejecutar los proyectos dentro del ecosistema analítico del futuro,
integrando fuentes de datos híbridas \con soluciones avanzadas de ia, para habilitar la toma de decisiones ba-
sada en datos y automatizar procesos cognitivos que generen ventajas competitivas.
responsabilidades
estrategia de datos e ia contribuir en el diseño y participar activamente en la ejecución de la hoja de
ruta (roadmap) de analítica e inteligencia artificial, asegurando la convergencia entre la ingeniería de
datos moderna y las capacidades cognitivas de azure ai para responder a los objetivos estratégicos del
negocio y desarrollar los productos digitales que soportan dicha estrategia.
arquitectura de datos híbrida orquestar la integración y flujo de datos entre plataformas heterogé-
neas (bigquery, informatica, azure, sap bdc), garantizando la disponibilidad, calidad y gobierno del
dato para su consumo en modelos analíticos y de ia.
desarrollo de soluciones de ia ejecutar implementación y despliegues técnicos de soluciones de ia
generativa y predictiva utilizando el ecosistema microsoft (azure openai, copilot studio, azure ml) y el
ecosistema sap (bussiness data cloud, joule) traduciendo necesidades operativas en asistentes vir-
tuales o modelos predictivos con el objetivo de optimizar procesos de la organización.
inteligencia de negocios y visualización ejecutar implementación y despliegues de reportes y analí-
tica visual en power bi, asegurando que los "insights" generados por los datos y modelos de ia sean
accesibles, interpretables y accionables para la alta dirección y las áreas operativas.
innovación y adopción investigar proactivamente nuevas tecnologías en ia y big data, ejecutando
pruebas de concepto (poc) y fomentando una cultura "data-driven" mediante la capacitación a usuarios
en el uso de herramientas de autogestión y copilots.
gobierno y calidad establecer estándares de ingeniería de datos, diccionarios de datos y kpis de
desempeño de los modelos, asegurando la escalabilidad, seguridad y cumplimiento normativo de la in-
formación procesada.
requisitos
tecnologías y conocimientos esperados en microsoft azure
azure stack
azure arc
azure kubernetes service (aks)
azure synapse analytics
azure data factory
bases de datos azure sql, azure cosmos db.
power bi dominio experto en dax, power query y administración de workspa-
ces/gateways.
plataformas en la nube microsoft azure (mandatorio).
servicios de ia en azure azure ai services, azure machine learning, azure openai
service, azure databricks.
microsoft power platform
desarrollo low-code/no-code microsoft copilot studio, power automate, power apps, ai
builder.
lenguajes de programación python (pandas, pyspark, numpy, scikit-learn).
ingeniería de prompting conocimiento avanzado en la creación y refinamiento de prompts
para modelos de lenguaje.
devops y mlops azure devops, git, ci/cd para flujos de datos, modelos y control de ver-
siones.
experiencia en la definición e implementación de apis y en lenguajes de programación (java).
experiencia sólida en google bigquery (data warehousing, sql avanzado).
manejo de herramientas de integración de datos como informatica (etl/elt).
modelado de datos (estrella, copo de nieve, etc.) y arquitectura de pipelines.
azure ai services & openai implementación de modelos llm y rag (retrieval-augmented
generation).
creación de agentes y bots conversacionales.
beneficios
contratación de planta
esquema presencial (viad. Tlalpan, coyoacán, cdmx)
prestaciones de ley y superiores
seguro de vida
vales de despensa
sueldo según aptitudes y experiencia
en northware somos incluyentes y tenemos siempre en cuenta el respeto a la diversidad, igualdad y dignidad de todas las personas, esto nos lleva a comportarnos de manera equitativa y respetuosa.