Descripción de la oferta
¿Tienes experiencia gestionando proyectos en banca y te motiva coordinar equipos multidisciplinares? En NWorld estamos buscando a nuestro próximo referente en consultoría financiera.Presente su candidatura después de leer los siguientes requisitos de habilidades y cualificaciones para este puesto.¿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 Gen AI 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.Definirpara 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 ypara acelerar el delivery.Liderarpara 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 implementara 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 implementaŕ : 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 Gen AI con: ERPs, CRMs, core bancario, plataformas documentales, BPMs, contact centers, etc.▸ ́, /Diseñar e implementar: empaquetado, serving (APIs REST/g RPC), escalado automático, versionado, rollback y gestión de latencia.Definir y operar prácticas de /: entrenamiento, evaluación, monitorización de drift/calidad, trazabilidad, auditoría y reentrenamiento continuo.Aseguraŕ: 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 eĺ 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 lá : 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 comoo 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: Py Torch, Tensor Flow, Scikit-learn, Hugging Face Transformers.Experiencia práctica con : fine-tuning, prompt engineering avanzado, function calling, structured outputs.Frameworks dé: Lang Chain, Lang Graph, Llama Index, Crew AI, Auto Gen, 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 (v LLM, TGI, Triton), model serving, escalado y gestión de latencia en producción.Plataformas cloud de IA:(Open AI Service, AI Studio/Foundry),(Bedrock, Sage Maker),(Vertex AI)./: MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, CI/CD para modelos, monitorización de drift y calidad.Contenedores y orquestación: , . Familiaridad con Ia C (Terraform, Pulumi).Bases de datos: SQL, No SQL, 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. xcskxlj Fundación NFQ: Comprometidos con la sociedad, podrás colaborar en proyectos sociales y de voluntariado con especial foco en infancia, juventud y conocimiento.
