Descripción del puesto

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

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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:

o Azure Stack

o Azure Arc

o Azure Kubernetes Service (AKS)

o Azure Synapse Analytics

o Azure Data Factory

o Bases de Datos: Azure SQL, Azure Cosmos DB.

o Power BI: Dominio experto en DAX, Power Query y administración de Workspa-

ces/Gateways.

• Plataformas en la nube: Microsoft Azure (mandatorio).

o Servicios de IA en Azure: Azure AI Services, Azure Machine Learning, Azure OpenAI

Service, Azure Databricks.

o 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