¿Tienes experiencia gestionando proyectos en banca y te motiva coordinar equipos multidisciplinares? En NWorld estamos buscando a nuestro próximo referente en consultoría financiera.
Los candidatos deben tomarse el tiempo de leer atentamente todos los elementos de este anuncio de empleo. Por favor, envíen su solicitud sin demora.
¿Quiénes somos?
En NWorld estamos reinventando la forma de hacer consultoría.
Somos un ecosistema de compañías especializadas en Negocio, Tecnología y Operaciones, que cubren toda la cadena de valor de nuestros clientes.
Las personas que formamos parte de NWorld compartimos una misma meta:
Hacer nuestros los retos de nuestros clientes.
Nuestros pilares:
Búsqueda continua de especialización: Sabemos de lo que hablamos.
Tecnología en nuestro ADN: Entendemos la tecnología como parte del negocio.
Innovación en todo lo que hacemos: Siempre un paso más allá.
Las personas en el centro: Somos una empresa de personas, hecha de personas y orientada a las personas.
Conócenos más en: ¿Qué buscamos?
Como AI Lead en Nfq, serás el/la responsable técnico/a de referencia en proyectos de Inteligencia Artificial y actuarás como Solution Architect de soluciones de IA end-to-end. Diseñarás arquitecturas robustas y escalables en cloud, construirás y desplegarás en producción soluciones de alto impacto — desde modelos clásicos de ML/DL hasta sistemas GenAI y agénticos enterprise— integrándolas con el ecosistema tecnológico del cliente (datos, seguridad, plataformas, operaciones y sistemas core). Trabajarás mano a mano con el AI Manager definiendo la visión técnica, liderando al equipo de desarrollo y garantizando la excelencia en la ejecución.
Tu día a día y responsabilidades:
▸ Arquitectura de Soluciones de IA (Solution Architect)
* Diseñar soluciones de IA end-to-end: desde la ingesta de datos hasta la capa de consumo, integrando modelos, APIs, agentes y sistemas enterprise del cliente.
* Definir arquitecturas de referencia para distintos patrones de uso: sistemas conversacionales, automatización inteligente, extracción de información, decision support y arquitecturas agénticas.
* Evaluar y seleccionar tecnologías, frameworks y plataformas cloud adecuadas para cada proyecto.
* Diseñar patrones de arquitectura reutilizables, estándares técnicos y assets internos para acelerar el delivery.
* Liderar PoCs y prototipos para validar hipótesis técnicas y de negocio, con foco en time-to-value y paso a producción.
▸ IA Tradicional, ML Engineering y Datos a Escala
* Liderar el desarrollo e industrialización de modelos de Machine Learning y Deep Learning (supervisado/no supervisado), optimizando calidad, generalización y latencia.
* Diseñar e implementar pipelines de datos y features a escala: ETL/ELT, feature engineering, feature stores, calidad de datos y trazabilidad.
* Trabajar con ecosistemas de datos modernos (lakehouse, streaming) y tecnologías distribuidas (por ejemplo Spark) para entrenamiento y preparación de datos en entornos enterprise.
* Definir estrategias de evaluación: métricas, validación, sesgo, robustez, interpretabilidad y planes de reentrenamiento.
▸ Generative AI y Agentes Autónomos
* Liderar el desarrollo de soluciones de IA Generativa: RAG, fine-tuning/PEFT, prompt engineering avanzado, function calling, structured outputs.
* Diseñar e implementar arquitecturas agénticas enterprise: orquestación multi-agente, gestión de estado, tool use, guardrails, human-in-the-loop y patrones de escalado en producción.
* Implementar RAG avanzado: estrategias de chunking, embeddings, re-ranking, vector stores, evaluación de retrieval y calidad de respuesta, y observabilidad de trazas.
* Integrar GenAI con sistemas enterprise: ERPs, CRMs, core bancario, plataformas documentales, BPMs, contact centers, etc.
▸ Industrialización, MLOps/LLMOps y Plataforma
* Diseñar e implementar pipelines de despliegue: empaquetado, serving (APIs REST/gRPC), escalado automático, versionado, rollback y gestión de latencia.
* Definir y operar prácticas de MLOps/LLMOps: entrenamiento, evaluación, monitorización de drift/calidad, trazabilidad, auditoría y reentrenamiento continuo.
* Asegurar calidad de ingeniería: code reviews, testing automatizado, documentación técnica (ADRs), seguridad y buenas prácticas de software.
* Colaborar con Data/Platform/Infra para construir activos compartidos (plantillas, repos, aceleradores, estándares).
▸ Liderazgo Técnico
* Ser el referente técnico del equipo de IA: mentorizar, resolver bloqueos y elevar el nivel técnico del equipo.
* Tomar decisiones de diseño críticas y documentar las arquitecturas y decisiones técnicas (ADRs).
* Colaborar con equipos de ingeniería de datos, infraestructura y desarrollo para garantizar integraciones robustas.
* Contribuir a la comunidad técnica interna: charlas, documentación, guías y estándares.
▸ Cliente y Delivery
* Participar en reuniones técnicas con clientes: demos, workshops de arquitectura y sesiones de descubrimiento.
* Estimar esfuerzos técnicos y contribuir a la elaboración de propuestas desde la perspectiva de implementación.
* Garantizar la entrega en plazo, calidad y escalabilidad de las soluciones.
Requisitos imprescindibles:
▸ Formación
* Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física o disciplinas afines.
* Se valorará positivamente: Máster o Posgrado en Inteligencia Artificial, Machine Learning o Data Science.
▸ Experiencia
* Mínimo 4–6 años de experiencia en desarrollo y despliegue de soluciones de IA/ML en entornos productivos.
* Experiencia liderando técnicamente equipos de desarrollo de IA (al menos 1–2 años).
* Experiencia como solution architect o tech lead diseñando soluciones end-to-end que integren modelos de IA con sistemas enterprise.
* Experiencia demostrable en despliegue de modelos y/o agentes en producción a escala.
* Experiencia en consultoría tecnológica o proyectos de IA para clientes enterprise (muy valorado).
▸ Stack técnico
* Python avanzado. Dominio de librerías del ecosistema ML/DL: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, HuggingFace Transformers.
* Experiencia práctica con LLMs: fine-tuning, prompt engineering avanzado, function calling, structured outputs.
* Frameworks de agentes y orquestación: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel o similares. Experiencia en patrones multi-agente y arquitecturas agénticas en entornos enterprise.
* Diseño e implementación de arquitecturas RAG: vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector), estrategias de chunking, re-ranking y evaluación.
* Despliegue y serving de modelos: experiencia con APIs de inferencia (vLLM, TGI, Triton), model serving, escalado y gestión de latencia en producción.
* Plataformas cloud de IA: Azure (OpenAI Service, AI Studio/Foundry), AWS (Bedrock, SageMaker), GCP (Vertex AI).
* MLOps/LLMOps: MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, CI/CD para modelos, monitorización de drift y calidad.
* Contenedores y orquestación: Docker, Kubernetes. Familiaridad con IaC (Terraform, Pulumi).
* Bases de datos: SQL, NoSQL, bases de datos vectoriales. Conocimiento de arquitecturas de datos modernas (lakehouse, streaming).
* Prácticas de ingeniería de software: Git, testing, CI/CD, clean code, documentación técnica (ADRs).
▸ Competencias y habilidades
* Mentalidad hands-on con visión end-to-end: te gusta estar en el código tanto como diseñando la solución completa en la pizarra.
* Capacidad para traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas viables.
* Comunicación clara y efectiva con perfiles técnicos y no técnicos.
* Proactividad, autonomía y orientación a resultados.
* Nivel de inglés avanzado. Se valorarán otros idiomas.
¿Qué ofrecemos?
Planes de carrera personalizados: Aquí nunca serás un número.
Crecimiento sin plazos: Trayectorias retadoras y transparentes.
Formación continua: Especialización, mentoring y aprendizaje constante.
Perfiles mixtos: Negocio + Tecnología, preparados para el entorno digital.
Crecimiento personal: Actividades y eventos para disfrutar dentro y fuera del trabajo.
Entorno flexible: Autonomía, responsabilidad, flexibilidad horaria y retribución flexible.
Iniciativas internas: Eventos sociales, equipos deportivos y #LAST. xohynlm
Fundación NFQ: Comprometidos con la sociedad, podrás colaborar en proyectos sociales y de voluntariado con especial foco en infancia, juventud y conocimiento.