Ingeniero Senior de Datos para IA, Productos de Datos y Fundamentos de RAG

Descripción

**Descripción del puesto** ------------------- Agilent ayuda a laboratorios de todo el mundo a avanzar en el descubrimiento científico, los diagnósticos y las soluciones aplicadas para el mercado mediante instrumentos, software, consumibles, servicios y una profunda experiencia especializada en el dominio. **Acerca del puesto:** Como **Ingeniero Senior de Datos para IA, Productos de Datos y Fundamentos de RAG**, usted será un experto en ingeniería de datos dentro de un equipo multifuncional de IA, colaborando con ingenieros de IA, expertos en el dominio, partes interesadas comerciales, propietarios de datos y equipos de plataforma. Su función consiste en construir productos de datos, tuberías, metadatos y activos preparados para la recuperación que impulsen flujos de trabajo comerciales y científicos habilitados por IA en toda la empresa. Los equipos no esperan a que se complete la infraestructura de datos corporativa; más bien, contribuyen a su construcción mediante la ejecución. Cada producto de datos creado por el equipo está diseñado para cumplir con los requisitos de gobernanza, reutilización y valor a largo plazo, teniendo en cuenta desde el primer día al próximo usuario. Este puesto va más allá de la ingeniería de datos tradicional. Trabajarás con datos estructurados y no estructurados, definiciones semánticas, puntuaciones de calidad, trazabilidad, contratos, incrustaciones (embeddings), búsqueda vectorial y fundamentos de recuperación para sistemas de IA. Asimismo, aprovecharás técnicas asistidas por IA, como la generación de metadatos, la resolución de entidades y la clasificación de contenidos, para crear a gran escala productos de datos fiables y listos para IA. **No se requiere experiencia previa con la arquitectura interna de datos de Agilent.** Buscamos un ingeniero de datos experimentado que comprenda la calidad y la gobernanza de los datos, así como los fundamentos de datos listos para IA, y que esté entusiasmado por ayudar a dar forma al futuro de la IA empresarial en Agilent. **Qué hará:** **Productos de Datos y Gobernanza** * Construir y mantener productos de datos y tuberías listos para IA para el caso de uso del equipo, garantizando desde el inicio una gobernanza adecuada, trazabilidad, metadatos, controles de acceso y documentación. * Diseñar productos de datos para su reutilización, tratando cada activo como una capacidad potencial para toda la empresa, en lugar de una integración puntual. **Calidad de los Datos y Confianza** * Establecer estándares de calidad de los datos, puntuaciones de calidad y criterios de preparación para modelos que respalden un comportamiento fiable de la IA y resultados comerciales. * Asegurar que los problemas de calidad se identifiquen y resuelvan antes de que afecten a las soluciones de IA posteriores. **Comprensión del Dominio y Colaboración** * Colaborar con los propietarios y gestores de datos, las partes interesadas comerciales y los equipos de TI para establecer definiciones fiables, fuentes autorizadas y modelos de datos del dominio. * Garantizar que las soluciones de IA se basen en significados comerciales validados, en lugar de un acceso a los datos basado únicamente en la conveniencia. **Recuperación y Fundamentos de IA** * Diseñar fundamentos de recuperación que apoyen aplicaciones de IA, incluyendo anclajes estructurados y no estructurados, búsqueda vectorial, enfoques basados en grafos y enriquecimiento semántico cuando sea apropiado. * Aplicar técnicas asistidas por IA, tales como la generación de metadatos, la resolución de entidades y la clasificación de contenidos, para mejorar la calidad, escalabilidad y descubribilidad de los activos de datos. **Entrega de Ingeniería y Reutilización** * Diseñar e implementar marcos escalables de ingesta, integración y almacenamiento en entornos en la nube y locales. * Construir activos de datos, herramientas y servicios reutilizables que apoyen a los ingenieros de IA, científicos de datos y equipos de análisis. * Contribuir con productos de datos, patrones y documentación reutilizables al ecosistema empresarial más amplio. **Cómo se verá el éxito durante el primer año** * El caso de uso del equipo se ejecuta íntegramente sobre productos de datos gobernados y calificados en cuanto a calidad, sin fuentes de datos no documentadas ni sin soporte. * Varios productos de datos creados por el equipo han sido adoptados, reutilizados o identificados para su reutilización en otros casos de uso adicionales de IA o análisis. * Las señales de calidad de los datos están integradas en los procesos de evaluación y supervisión de la IA, influyendo en su comportamiento y resultados. * El tiempo necesario para pasar de los datos a la construcción ha mejorado mediblemente gracias a la reutilización, la automatización y la optimización de los procesos. **Requisitos** ------------------ **Experiencia Técnica** * Experiencia sólida en ingeniería de datos para la creación de productos de datos listos para IA, no solo tablas de almacenes de datos y paneles de control. * Conocimiento práctico de plataformas como Microsoft Fabric, Snowflake, bases de datos vectoriales, almacenes de grafos y operación bajo requisitos de contratos de datos, trazabilidad y certificación. * Experiencia con los fundamentos de RAG, incluyendo segmentación (chunking), incrustaciones (embedding), recuperación híbrida y comprensión de cómo la calidad de la recuperación afecta el comportamiento y los resultados de agentes o sistemas de IA. **Mentalidad de Dominio y Producto** * Disposición para trabajar dentro de un dominio comercial, colaborando con gestores de datos y expertos en la materia para comprender el significado detrás de los datos. * Instinto para construir pensando en la reutilización, creando activos destinados a usuarios secundarios y casos de uso futuros, no solo al primer usuario. **Comunicación e Influencia** * Excelentes habilidades comunicativas y capacidad para influir tanto en audiencias técnicas como no técnicas. * Capacidad para establecer relaciones de confianza con expertos en el dominio, gestores de datos, partes interesadas comerciales y funciones como Legal, Calidad y Seguridad. **Curiosidad y Mentalidad de Crecimiento** * Curiosidad acerca de la IA, sus oportunidades y limitaciones, manteniéndose informado sobre nuevos enfoques emergentes, mientras conserva un escepticismo saludable y se centra en su implementación responsable. * Persona con vocación de aprendizaje continuo que adapta constantemente sus habilidades y formas de trabajo en un campo en rápida evolución. **Formación y Nivel de Experiencia** * Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Sistemas de Información, Ciencia de Datos o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente. * Normalmente, al menos 8+ años de experiencia relevante para acceder 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 se determina por la ubicación laboral y otros factores adicionales, incluidas las competencias técnicas relacionadas con el puesto, la experiencia y la formación o educación pertinente. Durante el proceso de contratación, un reclutador puede compartir más información sobre el rango salarial específico para la ubicación preferida. La información sobre salarios y beneficios por país está disponible en: https://careers.agilent.com/locations Agilent Technologies Inc. es una empresa que ofrece igualdad de oportunidades de empleo. Los candidatos calificados recibirán consideración para su contratación 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 conforme a todas las leyes aplicables. **Viajes requeridos:** -------------------- 10 % del tiempo **Turno:** ---------- Diurno **Duración:** ------------- Sin fecha de finalización **Función del puesto:** ----------------- Administración