Sobre el puesto
¿Tienes experiencia gestionando proyectos en banca y te motiva coordinar equipos multidisciplinares? En NWorld estamos buscando a nuestro próximo referente en consultoría financiera.
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.
Responsabilidades
- Diseñar soluciones de IA – desde la ingesta de datos hasta la capa de consumo, integrando modelos, APIs, agentes y sistemas enterprise del cliente.
- Definir 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 acelerar el delivery.
- Liderar la validación de hipótesis técnicas y de negocio, con foco en time-to-value y paso a producción.
- Liderar el desarrollo e industrialización de modelos de supervisado/no supervisado, optimizando calidad, generalización y latencia.
- Diseñar e implementar a escala: ETL/ELT, feature engineering, feature stores, calidad de datos y trazabilidad.
- Trabajar con ecosistemas de datos modernos (lakehouse, streaming) y tecnologías distribuidas (Spark) para entrenamiento y preparación de datos en entornos enterprise.
- Definir estrategias de evaluación: métricas, validación, sesgo, robustez, interpretabilidad y planes de reentrenamiento.
- Liderar el desarrollo de soluciones de RAG, fine-tuning/PEFT, prompt engineering avanzado, function calling y structured outputs.
- Diseñar e implementar orquestación multi-agente, gestión de estado, tool use, guardrails, human-in-the-loop y patrones de escalado en producción.
- Implementar estrategias de chunking, embeddings, re-ranking, vector stores, evaluación de retrieval y calidad de respuesta, y observabilidad de trazas.
- Integrar GenAI con ERPs, CRMs, core bancario y otras plataformas de negocio.
- Diseñar e implementar empaquetado, serving (APIs REST/gRPC), escalado automático, versionado, rollback y gestión de latencia.
- Definir y operar prácticas de entrenamiento, evaluación, monitorización de drift/calidad, trazabilidad, auditoría y reentrenamiento continuo.
- Asegurar 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).
- Ser el mentor del equipo de IA: 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 documentación: charlas, guías y estándares.
- Participar en reuniones técnicas con clientes: demos, workshops 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
- Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física o disciplinas afines.
- Máster o Posgrado en Inteligencia Artificial, Machine Learning o Data Science.
- Mínimo de experiencia en desarrollo y despliegue de soluciones de IA/ML en entornos productivos.
- Experiencia liderando técnicamente equipos de desarrollo de IA (al menos años).
- Experiencia como tech lead diseñando soluciones end-to-end que integren modelos de IA con sistemas enterprise.
- Experiencia demostrable a escala.
- Experiencia en consultoría tecnológica o proyectos de IA para clientes enterprise (muy valorado).
- Dominio de librerías del ecosistema ML/DL: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, HuggingFace Transformers.
- Experiencia práctica con fine-tuning, prompt engineering avanzado, function calling y structured outputs.
- Frameworks como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel y similares. Experiencia en patrones multi-agente y arquitecturas agénticas en entornos enterprise.
- Diseño e implementación de arquitecturas vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector), estrategias de chunking, re-ranking y evaluación.
- Experiencia con APIs de inferencia (vLLM, TGI, Triton), model serving, escalado y gestión de latencia en producción.
- Plataformas cloud de IA: OpenAI Service, AI Studio/Foundry, Bedrock, SageMaker, Vertex AI.
- Uso de MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, CI/CD para modelos, monitorización de drift y calidad.
- Conocimiento de contenedores y orquestación; familiaridad con IaC (Terraform, Pulumi).
- Conocimiento de bases de datos SQL, NoSQL y vectoriales; arquitectura moderna de datos (lakehouse, streaming).
- Prácticas de ingeniería de software: Git, testing, CI/CD, clean code, documentación técnica (ADRs).
- Mentalidad con visión end-to-end: código y diseño de solución completa.
- 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.
- Dominio del idioma español; se valorarán otros idiomas.
Qué ofrecemos
- Planes de carrera personalizados: crecimiento sin plazos y trayectorias transparentes.
- Formación continua: especialización, mentoring y aprendizaje constante.
- Perfiles mixtos: Negocio + Tecnología.
- Crecimiento personal con actividades y eventos internos.
- Ambiente adaptable con autonomía, responsabilidad y retribución flexible.
- Iniciativas internas: eventos sociales y equipos deportivos.
- Fundación NFQ: oportunidad de colaborar en proyectos sociales y de voluntariado con foco en infancia y juventud.
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