REF. AIA-2023-04-001 – Arquitecto Soluciones DS

Grupo AIA desarrolla software avanzado basado en técnicas de optimización, simulación, y Machine Learning (clasificación, predicción, etc.), tanto sobre Big Data como sobre bases de datos estándar. Para ello aplica metodologías basadas en las ciencias básicas, fundamentalmente Matemáticas y Física. El objetivo permanente de Grupo AIA es la transformación de la información en conocimiento útil, que proporcione a nuestros clientes un riguroso apoyo a la toma de decisiones, basado en datos, en todos los niveles operativos y de gestión de su empresa.

En Grupo AIA estamos buscando un Arquitecto de solutiones basadas en Data-Science que quiera desarrollar su carrera profesional en una compañía en crecimiento dedicada a la resolución de problemas complejos en el mundo de la industria y del mundo empresarial mediante el desarrollo de tecnologías avanzadas. Te ofrecemos trabajar en primera línea en proyectos de innovación realmente punteros, para algunas de las empresas más grandes del país. Puedes ver algunos de nuestros proyectos pasados en nuestra página web, http://aia.es.

Qué se espera que de ti y cuáles serán tus entregables

Trabajarás como arquitecto y desarrollador en la industrialización de soluciones, en el marco de los proyectos de Data Science de la unidad de Innovación de AIA. Tu trabajo consistirá en:

• Comprender las necesidades de los clientes y su entorno tecnológico, para proponer la tecnología y arquitectura más adecuada a cada caso.
• Dar soporte a los Data Scientists en la definición de las arquitecturas tecnológicas avanzadas (Big Data, ML-Ops, Cloud, etc.) que tengan en cuenta el entorno de producción del cliente y aseguren buenas prestaciones, escalabilidad, y fácil inspección para el mantenimiento y diagnóstico de bugs y fallos.
• Dar soporte al equipo de Data Scientists en materia de industrialización, optimización de prestaciones, estimaciones de escalabilidad, etc., del código por ellos desarrollado.
• En coordinación con el departamento de IT de AIA, y en los casos en que sea necesario, instalar y gestionar entornos de ML-Ops propios que imiten la infraestructura del cliente, para desarrollo y pruebas.

En la unidad de Innovación de AIA los proyectos son muy variados, con stacks tecnológicos muy distintos entre ellos. A continuación te mostramos un breve listado de algunas de las tecnologías con las que trabajamos para industrializar nuestras soluciones:

• Desarrollo web con Django, FastAPI, Streamlit, Dash o R Shiny, además de frameworks para el frontend como VueJS y Vuetify.
• Aplicaciones dashboarding como Grafana, Kibana, Tableau o PowerBI.
• Herramientas de virtualización y containerización como Docker (principalmente), Vagrant, VMware y LXC containers.
• Motores de tareas como Airflow o Celery.
• Servicios en cloud bajo AWS y Azure.
• Sistemas de computación distribuida con PySpark en clusters como Cloudera o DataBricks.
• Bases de datos tanto relacionales (principalmente PostgreSQL) como no relacionales (ElasticSearch, InfluxDB).
• Versionado de código con Git y Subversion.

Aunque estas son solo un ejemplo y en cada proyecto estamos abiertos a nuevas tecnologías. Se espera de ti que seas capaz de decidir (o al menos, discutir) en cada proyecto qué arquitectura es la más adecuada para el caso y guiar a nuestros data scientists en esa industrialización.

Requisitos mínimos

• Licenciatura/Grado en Informática
• Pasión por entender cómo funciona la tecnología IT, desde la base (el hardware, las redes, y los sistemas operativos) hasta el final de la pila (qué hace el código de la aplicación final).
• Sólidos conocimientos de programación y sistemas IT. Es especialmente relevante dominar Python, que es el lenguaje que más usamos.
• Conocimientos de nivel medio/avanzado en materia de manejo de datos.
• Conocimientos básicos de algún entorno cloud: AWS, GCP o Azure.
• Capacidades de análisis y tuning de código, con vistas a la mejora de prestaciones y escalabilidad.
• Nivel avanzado de inglés.

Experiencia/habilidades deseables

Los ítems de la siguiente lista no son imprescindibles, pero te darán una idea de lo que valoraremos adicionalmente:

• Experiencia como Desarrollador / Analista / Arquitecto en entornos de producción.
• Conocimientos de sistemas IT en general (hardware, OS, virtualización, redes, etc.)
• Conocimientos en Clustering y Distributed Computing.
• Proyectos personales en Github y/o otras contribuciones open-source.
• Experiencia gestionando comunicaciones con clientes: presentaciones, sesiones de trabajo, seguimientos.
• Experiencia en soporte a la implantación de soluciones en los entornos del cliente.
• Máster en Sistemas IT, Big Data, o ML-Ops.