¿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:▸ ( )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.
▸ ,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.
▸ ́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.
▸ ́, /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 ́ 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.
▸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:▸ ́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 – ̃).Experiencia como o tech lead diseñando soluciones end-to-end que integren modelos de IA con sistemas enterprise.Experiencia demostrable en / ́ 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, structured outputs.Frameworks de ́: 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 : 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)./: MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, CI/CD para modelos, monitorización de drift y calidad.Contenedores y orquestación:,. 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).
▸Mentalidad - 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 ́. 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. xiphtebFundación NFQ: Comprometidos con la sociedad, podrás colaborar en proyectos sociales y de voluntariado con especial foco en infancia, juventud y conocimiento.