¿Tienes experiencia gestionando proyectos en banca y te motiva coordinar equipos multidisciplinares? 🚀 En NWorld estamos buscando a nuestro próximo referente en consultoría financiera.
🌍 ¿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.
🧠 Capacitación 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.
🌍 Fundación NFQ: Comprometidos con la sociedad, podrás colaborar en proyectos sociales y de voluntariado con especial foco en infancia, juventud y conocimiento.