¿Tienes experiencia gestionando proyectos en banca y te motiva coordinar equipos multidisciplinares? En NWorld estamos buscando a nuestro próximo referente en consultoría financiera.
\n
La experiencia que se espera de los solicitantes, así como las habilidades y cualificaciones adicionales necesarias para este trabajo, se enumeran a continuación.
\n
¿Quiénes somos?
\n
En NWorld estamos reinventando la forma de hacer consultoría.
\n
Somos un ecosistema de compañías especializadas en Negocio, Tecnología y Operaciones, que cubren toda la cadena de valor de nuestros clientes.
\n
Las personas que formamos parte de NWorld compartimos una misma meta:
\n
Hacer nuestros los retos de nuestros clientes.
\n
Nuestros pilares
\n
Búsqueda continua de especialización : Sabemos de lo que hablamos.
\n
Tecnología en nuestro ADN : Entendemos la tecnología como parte del negocio.
\n
Innovación en todo lo que hacemos: Siempre un paso más allá.
\n
Las personas en el centro : Somos una empresa de personas, hecha de personas y orientada a las personas.
\n
Conócenos más en
\n
¿Qué buscamos?
\n
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.
\n
Tu día a día y responsabilidades:
\n
▸ ( )
\n
- 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 para acelerar el delivery.
- Liderar para validar hipótesis técnicas y de negocio, con foco en time-to-value y paso a producción.
▸ ,\n
- 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 (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.
▸ ́\n
- Liderar el desarrollo de soluciones de : RAG, fine-tuning/PEFT, prompt engineering avanzado, function calling, 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, plataformas documentales, BPMs, contact centers, etc.
▸ ́, /\n
- 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).
▸ ́\n
- Ser el ́ 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 ́ : charlas, documentación, guías y estándares.
▸\n
- 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 i