Principal Data and Applied Sciences Manager

Microsoft Phone Systems está expandiéndose rápidamente, impulsando el crecimiento de nuestro negocio de varios miles de millones de dólares. Nuestro equipo, AI, Insights and Modeling (AIIM), entrega experiencias de telefonía de vanguardia y asociadas para Microsoft Teams, Skype y compromisos de terceros. Estamos en busca de un talentoso Gerente Principal de Ciencia de Datos y Aplicada para contribuir a construir soluciones de IA altamente escalables y empoderar los sistemas telefónicos de Teams de Microsoft para lograr un mayor éxito.

Esta es una oportunidad única para aprovechar su experiencia en liderazgo y datos para impulsar avances tecnológicos fundamentales que darán forma al futuro del negocio de sistemas telefónicos multimillonarios de Microsoft. Como parte de nuestro equipo diverso y dinámico, disfrutarás de un entorno colaborativo que valora el aprendizaje, el trabajo en equipo y la innovación. Colabora con equipos multifuncionales para entregar soluciones de datos innovadoras y de alta calidad, proporcionando liderazgo técnico que anticipe las necesidades futuras, ayudándonos a elevar el estándar en nuestra industria.

En Microsoft, estamos comprometidos a empoderar a cada persona y organización en el planeta para lograr más. Juntos, abrazamos una mentalidad de crecimiento, innovamos para empoderar a otros y colaboramos para alcanzar nuestros objetivos compartidos. Vivimos por nuestros valores de respeto, integridad y responsabilidad, fomentando una cultura de inclusión donde todos pueden prosperar en el trabajo y más allá.

• Conocimiento del Negocio y Supervisión Técnica: Liderar proyectos o equipos de ciencia de datos para cumplir con los requisitos del negocio y entregar resultados. Definir y comunicar la dirección técnica y la estrategia para los proyectos, considerando objetivos, tendencias de la industria y contexto técnico. Ofrecer orientación y recomendar mejores prácticas para asegurar que los entregables del proyecto cumplan con los estándares de calidad.
• Preparación, Comprensión y Evaluación de Datos: Realizar un análisis de datos exploratorio exhaustivo en conjuntos de datos complejos para identificar patrones y generar hipótesis. Asegurar la calidad y fiabilidad de los datos abordando problemas como la limpieza de datos, el preprocesamiento y las anomalías. Colaborar con las partes interesadas para diseñar métodos de evaluación e indicadores clave de desempeño (KPIs) alineados con los objetivos organizacionales.
• Soluciones Orientadas al Cliente: Proporcionar información centrada en el cliente entendiendo las necesidades del negocio, del producto y del cliente. Compartir conocimientos, proporcionar retroalimentación y contribuir al conocimiento y mejoras de la industria.

Requisitos:

• Licenciatura en Estadística, Econometría, Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica o de Computación, o un campo relacionado Y 6+ años de experiencia relacionada O Maestría en un campo relacionado Y 4+ años de experiencia relacionada O Doctorado en un campo relacionado Y 3+ años de experiencia relacionada O experiencia equivalente.
• 1+ año(s) de experiencia en gestión de personas.
• 6+ años de experiencia desarrollando y desplegando sistemas de ML/IA de extremo a extremo, incluyendo trabajo con datos estructurados y no estructurados, procesamiento de datos a gran escala, ingeniería de características y operacionalización de modelos.
• 4+ años de experiencia con diseño, implementación, depuración y pruebas de servicios distribuidos complejos.
• 3+ años de experiencia trabajando en modelos de Aprendizaje Automático, específicamente modelos basados en lenguaje natural, bases de datos vectoriales y bases de datos de grafos.
• Capacidad para cumplir con los requisitos de selección de seguridad de Microsoft, clientes y/o el gobierno.

Calificaciones Preferidas:

• Experiencia trabajando con equipos geográficamente dispersos, diversos y virtuales.
• Fuerte trayectoria en gestión de partes interesadas tanto técnicas como no técnicas.
• Experiencia demostrada con principios de ingeniería de software, computación paralela y distribuida, aprendizaje automático y tecnologías en la nube como Azure, AWS o Google Cloud.
• Doctorado en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Física, Ingeniería Eléctrica o un campo equivalente.
• 9+ años de experiencia en Aprendizaje Automático y 5+ años usando herramientas de ML como Pytorch y TensorFlow.
• Experiencia práctica con ingeniería de prompts, ajuste fino, APIs de Open AI o Azure