Sobre el puesto
La información a continuación detalla los requisitos del puesto, la experiencia esperada del candidato y las cualificaciones correspondientes.
¿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 dedatos (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 flexible con autonomía, responsabilidad y retribución versátil.
Iniciativas internas: eventos sociales y equipos deportivos. xhfqzwm
Fundación NFQ: oportunidad de colaborar en proyectos sociales y de voluntariado con foco en infancia y juventud.
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