Ingeniero de Datos para IA

Descripción

**Descripción del puesto** ------------------- Agilent inspira y apoya descubrimientos que mejoran la calidad de vida al proporcionar a laboratorios de ciencias de la vida, diagnóstico y mercados aplicados en todo el mundo instrumentos, servicios, consumibles, aplicaciones y experiencia tanto en medición como en gestión de activos. Construye los productos y las canalizaciones de datos sobre los que opera un grupo (pod); transforma los datos brutos de dominio en activos listos para modelos. Los grupos no esperan a que la infraestructura (Fabric) esté completa; construyen dicha infraestructura mediante la ejecución, y este puesto es precisamente donde eso ocurre en el plano de datos. Cada producto de datos de dominio construido dentro de un grupo se diseña desde el inicio según los estándares de certificación, porque el segundo consumidor del activo es el objetivo principal, no una consideración posterior. Este rol va más allá de la ingeniería convencional de canalizaciones. El consumo por IA cambia lo que significa "listo para modelos": los datos deben estar listos para su recuperación, anotados semánticamente, regidos por contratos y evaluados mediante puntuaciones de calidad; además, el ingeniero de datos para IA suele utilizar agentes para llevar a cabo la construcción, generando metadatos, resolviendo entidades y clasificando contenidos de dominio no estructurados, en lugar de realizar una curación manual a escala insostenible. **Responsabilidades** * Productos y canalizaciones de datos de dominio que atienden al caso de uso del grupo, construidos según los estándares de certificación del plano de datos: definición semántica, contrato de datos, metadatos de autorización incluyendo identidad del agente, trazabilidad y nivel de certificación desde el primer día. * Calidad de los datos y preparación para modelos, incluida la puntuación de calidad según las dimensiones definidas y las señales de calidad que alimentan la columna vertebral de evaluaciones (evals spine); cuando la calidad cae por debajo del umbral, este rol es el encargado de advertirlo antes de que el agente realice alguna acción embarazosa con esos datos. * Relaciones de trabajo con los propietarios y responsables de datos del dominio, de modo que las definiciones validadas por los responsables y las fuentes certificadas sustenten la recuperación del grupo, en lugar de recurrir a aquellas que resulten más fáciles de acceder. * Fundamentos de recuperación para el grupo: fundamentos estructurados y no estructurados, activos vectoriales y de grafos donde el caso de uso requiera razonamiento relacional, construidos sobre la infraestructura de la plataforma, y no sobre infraestructuras paralelas. * Curación basada en IA en la práctica: despliegue de agentes para la generación de metadatos, resolución de entidades y clasificación de contenidos contra los datos del dominio, contribuyendo sus resultados al registro. * Activos reutilizables devueltos a la infraestructura (Fabric): cada producto de datos de dominio es candidato a certificación y reutilización empresarial, documentado y entregado al plano de datos para su promoción, y no una integración puntual que desaparezca junto con el grupo. * Colaboración con los equipos comerciales y de TI para desarrollar modelos de datos de dominio. * Aplicación de un amplio conocimiento sobre topologías de implementación locales y en la nube, creando marcos de recolección de datos para capturar, gestionar, almacenar y aprovechar grandes conjuntos de datos estructurados, no estructurados y/o desconectados procedentes de una amplia variedad de fuentes internas y externas. * Supervisión del establecimiento de procesos para conjuntos de datos y construcción de estructuras de datos basadas en requisitos comerciales y técnicos, para canalizar datos desde múltiples fuentes y almacenarlos mediante cualquier combinación de formas de almacenamiento (por ejemplo, nube, bases de datos locales), según sea necesario. * Asesoramiento sobre estándares de diseño y procesos de garantía para el desarrollo de software, sistemas y aplicaciones, asegurando la compatibilidad y operatividad de las conexiones, flujos y requisitos de almacenamiento de datos. * Creación de herramientas de datos para los equipos de análisis y científicos de datos que les ayuden a construir y optimizar nuestros productos analíticos. * Preparación y manipulación de datos para modelado predictivo y prescriptivo. Uso de los datos para identificar tareas susceptibles de automatización. Identificación de formas de mejorar la fiabilidad, eficiencia y calidad de los datos. * Revisión de los requisitos comerciales y de producto internos y externos relacionados con las operaciones y actividades de datos, sugiriendo cambios y actualizaciones en los sistemas y el almacenamiento para satisfacer necesidades continuas. **Qué representa el éxito en el primer año** * Que el caso de uso del grupo funcione íntegramente sobre productos de datos regidos por contratos y calificados por calidad, sin canales secundarios no documentados hacia los sistemas de origen. * Que varios productos de datos de dominio del grupo hayan sido certificados en el registro y sean consumidos o estén en cola para su consumo por múltiples casos de uso. * Que las señales de calidad provenientes del dominio del grupo fluyan hacia la columna vertebral de evaluaciones (evals spine), con al menos un caso en que un umbral de calidad haya bloqueado correctamente un comportamiento del agente. * Un tiempo reducido, de forma cuantificable, desde los datos hasta la construcción, impulsado por la reutilización y la optimización de procesos. **Requisitos** ------------------ * Sólida experiencia en ingeniería de datos con antecedentes en la construcción de soluciones para consumo por IA: productos de datos listos para recuperación, anotados semánticamente y regidos por contratos, no solo tablas de almacenes de datos ni paneles de control. * Conocimiento práctico de la infraestructura de la plataforma (Microsoft Fabric, Snowflake, almacenes vectoriales y de grafos) y experiencia operativa bajo contratos de datos, trazabilidad y requisitos de certificación. * Experiencia con los fundamentos de datos para RAG: segmentación (chunking), incrustaciones (embedding), recuperación híbrida y modos de fallo que se manifiestan en el comportamiento de los agentes, más que en la supervisión de canalizaciones. * Disposición para trabajar dentro de un dominio comercial: entrevistar a los responsables, leer el código de las canalizaciones que generan los datos para comprender su significado real y considerar el conocimiento de dominio como una entrada escasa. * Curiosidad por la IA, sus potencialidades y sus riesgos. Este campo evoluciona mensualmente, y quienes prosperan aquí son genuinamente curiosos acerca de ambas caras: qué pueden hacer ahora estos sistemas y dónde fallan, inducen a error o se degradan silenciosamente. Buscamos personas que lean los análisis de fallos con tanta avidez como los comunicados de lanzamientos, que experimenten por iniciativa propia y que mantengan simultáneamente entusiasmo y escepticismo, sin permitir que ninguno de los dos prevalezca de forma permanente. * Aprendices permanentes. Cualquier experiencia especializada con la que un candidato llegue quedará parcialmente obsoleta en un año, y eso no constituye un defecto del candidato; es simplemente la condición inherente al campo. Contratamos personas que ya han reinventado anteriormente sus herramientas y esperan volver a hacerlo, que aprenden en público y que consideran el haberse equivocado como información, no como una lesión. Una trayectoria de autorreinvención deliberada pesa más que cualquier título específico. * Excelentes habilidades de comunicación y capacidad de influencia. Nada en esta organización se aprueba únicamente por autoridad. Cada rol del Centro de Excelencia en IA (AI CoE) debe persuadir: a expertos de dominio para que participen, a responsables para que compartan sus conocimientos, a patrocinadores para que mantengan la honestidad respecto al valor, y a funciones como Legal, Calidad y Seguridad para que pasen de ser guardianes a socios. Buscamos personas que escriban y hablen con claridad, que adapten su registro desde el científico de laboratorio hasta el Consejo de Administración y que logren cambiar opiniones mediante credibilidad y claridad, no mediante escalación. * Instinto para generalizar: se construye pensando en el segundo consumidor del activo, no únicamente en el primero. * Título universitario de licenciatura o maestría, o equivalente. * Normalmente, al menos 8 años de experiencia relevante para ingresar a este nivel. **Detalles adicionales** Este puesto tiene un horario semanal a tiempo completo. Nuestros rangos salariales se determinan según el puesto, el nivel y la ubicación. Dentro de dicho rango, el salario individual depende de la ubicación laboral y de otros factores, incluidas las competencias relacionadas con el puesto, la experiencia y la formación o educación pertinente. Durante el proceso de contratación, un reclutador puede brindar más información sobre el rango salarial específico para una ubicación preferida. La información sobre salarios y beneficios por país está disponible en: https://careers.agilent.com/locations Agilent Technologies Inc. es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin discriminación por motivos de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, condición de veterano protegido, discapacidad o cualquier otra categoría protegida bajo todas las leyes aplicables.**Viajes requeridos:** -------------------- 10 % del tiempo**Turno:** ---------- Diurno**Duración:** ------------- Sin fecha de finalización**Función del puesto:** ----------------- Administración