Casos de uso

Arquitecturas escalables de Machine Learning e Inteligencia

Industria: Retail Rol: ML & IA Engineer
Machine Learning Engineer
Imagen ilustrativa del sector del caso de uso

Sobre la compañía

Segmento: Enterprise Nº empleados: +1000

Este grupo multinacional es uno de los mayores referentes mundiales en el sector del comercio minorista de moda y confección. Opera a escala global a través de un modelo de negocio integrado que combina una extensa red de tiendas físicas en los principales mercados internacionales con plataformas avanzadas de comercio electrónico. Su propuesta comercial se apoya en una gestión de ciclo corto, caracterizada por una cadena de suministro ágil y flexible, capaz de responder en tiempo real a las tendencias del consumidor y adaptar la producción con rapidez.

Dada su condición de gran corporación internacional, la compañía gestiona un volumen operativo masivo donde convergen el desarrollo de producto, la logística de alta frecuencia, la omnicanalidad y la distribución en decenas de países. En este contexto, sus principales retos tecnológicos y organizativos giran en torno a la optimización de procesos de extremo a extremo, la gestión integrada del inventario físico y digital, y la explotación analítica de datos a gran escala para prever la demanda. Asimismo, afronta exigencias clave vinculadas a la trazabilidad y la sostenibilidad en su cadena de valor.

Para sostener este nivel de exigencia, la organización impulsa proyectos digitales transversales de largo recorrido que requieren incorporar perfiles especializados de alto nivel. Sus equipos técnicos se enfocan en acelerar la adopción de nuevas arquitecturas de software, elevar los estándares de calidad del código y mantener la resiliencia de infraestructuras críticas que soportan picos de tráfico globales, asegurando una experiencia de compra continua tanto en el canal online como en tienda física.

Talento detrás del proyecto

Rol: ML & IA Engineer + 4 años experiencia Ingeniería de IA

Este profesional cuenta con 4 años de experiencia como ingeniero senior de inteligencia artificial y machine learning, combinando un sólido perfil técnico con una trayectoria investigadora enfocada en la evaluación y arquitectura de sistemas multiagente y LLMs. Su principal fortaleza reside en llevar modelos avanzados a entornos productivos de gran escala, asegurando que operen en tiempo real con altos estándares de fiabilidad, observabilidad y rendimiento.

A lo largo de su carrera ha trabajado en diversos sectores como el retail e-commerce a escala global, la sostenibilidad energética en dispositivos Edge/IoT y el ámbito educativo con impacto social internacional, además de contar con experiencia en docencia universitaria y desarrollo en código abierto. Dispone de certificaciones como Databricks Platform Architect en AWS, Azure y GCP, así como Scrum Master, dominando tecnologías y metodologías como Python, TensorFlow, MLOps con MLflow, Deep Learning y modelado predictivo.

En este proyecto para el sector retail de moda internacional, asume el rol de ML & IA Engineer para traducir requisitos de negocio en arquitecturas escalables de machine learning e inteligencia artificial. Su labor abarca la construcción de pipelines de datos end-to-end, el diseño de soluciones de feature engineering sobre grandes volúmenes de información y el despliegue optimizado de modelos en producción con impacto directo en millones de usuarios.

El proyecto y la colaboración con Shakers

Time to hire:
15 días
Modo de colaboración:
Staffing y asistencia técnica
Tipo de proyecto:
Arquitectura de IA

Una compañía global de distribución minorista necesitaba incorporar un perfil especializado de Machine Learning & AI Engineer para diseñar y construir arquitecturas de inteligencia artificial escalables. El objetivo principal era transformar grandes volúmenes de datos en soluciones operativas que diesen soporte a millones de usuarios en entornos de alta exigencia técnica.

El profesional colaboró de forma estrecha con los equipos internos de producto y negocio, responsabilizándose de traducir los requisitos funcionales en componentes técnicos de extremo a extremo. Su labor comprendió la recolección e ingesta de datos, la ingeniería de características (feature engineering) y el desarrollo de pipelines de Machine Learning.

Además, se encargó del diseño, prototipado y posterior despliegue de modelos predictivos en producción, integrando prácticas continuas de MLOps para optimizar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas. La colaboración permitió al cliente consolidar una infraestructura analítica robusta y escalable, facilitando la integración de modelos inteligentes en sus sistemas operativos bajo estándares avanzados de ingeniería de datos y desarrollo ágil.

En una operativa con volúmenes de datos tan masivos, desplegar soluciones de inteligencia artificial exige un nivel de rigor técnico y escalabilidad absoluto. Contar con especialistas capaces de aterrizar modelos complejos directamente en producción ha sido clave para avanzar con la agilidad que demanda nuestro sector.

Rol del cliente:

Skills utilizadas en el desarrollo del proyecto:

Machine LearningPythonBig DataData pipelinesMlopsAgileIngeniería de datos
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