Data and AIML Engineering Manager

Descripción

La organización de Servicios y Soluciones para el Consumidor (CSS) en HP está a la vanguardia de transformarnos en una marca digital líder. Nuestros equipos de negocio y tecnología están dedicados a construir relaciones de por vida con los consumidores ofreciendo conveniencia, experiencias excepcionales y mayor valor de HP. Nuestro objetivo es mejorar nuestras experiencias y puntos de contacto digitales, y estamos buscando personas entusiastas dispuestas a crear tecnología y soluciones innovadoras que redefinirán nuestra marca para los consumidores.

Estamos buscando un líder de ingeniería experimentado para encabezar la evolución y entrega de nuestra tecnología de Ingeniería de Datos y IA/ML. Como miembro clave de nuestro equipo de Ingeniería de Datos CSS, gestionarás Ingenieros de Datos e Ingenieros de ML, colaborando con científicos de datos, analistas, gerentes de campañas y otros profesionales calificados para desarrollar una sólida plataforma de Datos del Cliente de CSS. Esta plataforma proporcionará análisis precisos para decisiones comerciales y asegurará comunicaciones personalizadas, relevantes y oportunas con los clientes.

Si tienes experiencia en la gestión de programas de software grandes y complejos, una pasión por la mejora continua y disfrutas liderar un equipo de alto rendimiento, este rol es una excelente oportunidad para ayudar a moldear el futuro de HP.

• Comprender y anticipar las necesidades del negocio, organizar, priorizar y delegar tareas para asegurar la finalización oportuna de múltiples iniciativas.
• Operar en la intersección de la ingeniería de datos y la ingeniería de AIML (p. ej., MLOps), guiando a los equipos para ofrecer servicios de suscripción innovadores y de alta calidad que impulsen el crecimiento de HP.
• Defender las mejores prácticas de ingeniería (p. ej., implementación automatizada, ramificación de GitHub, revisiones de código consistentes, pruebas unitarias) y la adopción de nuevas tecnologías (p. ej., Databricks MLFlow, Azure OpenAI) para acelerar el progreso.
• Gestionar a los ingenieros, elevando continuamente sus habilidades y fomentando el crecimiento profesional en HP.
• Colaborar con el equipo de Producto para comprender/influenciar la hoja de ruta, involucrar a los empleados, eliminar obstáculos, alinear esfuerzos a través de las organizaciones multifuncionales de HP y promover el éxito del equipo.
• Promover flujos de trabajo maduros de gestión de código, infraestructura como código, gestión del ciclo de vida de aplicaciones y mejores prácticas operativas.
• Poseer fuertes habilidades interpersonales para navegar situaciones técnicas complejas y comunicarse con audiencias tanto técnicas como no técnicas; capacidad para gestionar equipos híbridos en múltiples ubicaciones.
• Impulsar la gestión del cambio y manejar eficientemente las escalaciones; influir y construir consenso de manera efectiva.
• Comprender las leyes de privacidad globales, políticas y procedimientos de la empresa, identificando preocupaciones de cumplimiento y regulación.
• Asignar responsabilidades, proporcionar dirección y coaching, y eliminar barreras para permitir que los equipos logren sus objetivos y metas.

• Normalmente se requiere un mínimo de 12 años de experiencia relacionada con una licenciatura en ciencias de la computación o equivalente; o 10 años y una maestría.
• Al menos 3+ años en un rol de gestión utilizando marcos ágiles, procesos y estructuras de equipos, utilizando herramientas como Jira, VersionOne, etc.

• Experiencia con almacenes de datos basados en la nube como Redshift, Snowflake, etc.
• Familiaridad con sistemas basados en arquitectura distribuida y lakehouse Big Data como Databricks, Delta Lake, Unity Catalog, AWS EMR, etc.
• Experiencia en entornos de nube (preferiblemente AWS).
• Conocimiento de tecnologías de IA, ML o analíticas tales como Scikit-learn, Dask, TensorFlow, o plataformas similares y marcos basados en Gen AI.
• Capacidad demostrada para articular o experiencia con MLOps y el ciclo de vida del desarrollo de modelos desde la experimentación hasta la producción y medición.
• Experiencia liderando proyectos de ML desde el preprocesamiento de datos, ingeniería de características, entrenamiento, despliegue de modelos, hasta el hospedaje de modelos.

Bueno tener