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.
¿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 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.
Personas en el centro: Somos una empresa de personas, hecha de personas y orientada a las personas.
¿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.
Responsabilidades y tareas
Diseñar soluciones de IA y administrar su ciclo de vida completo.
Diseñar soluciones de IA: desde la ingesta de datos hasta la capa de consumo, integrando modelos, APIs, agentes y sistemas enterprise del cliente.
Definir arquitectura 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 documentación para acelerar el delivery.
Liderar iniciativas técnicas para validar hipótesis con foco en time‑to‑value y paso a producción.
Liderar el desarrollo e industrialización de modelos de datos (supervisado/no supervisado), optimizando calidad, generalización y latencia.
Diseñar e implementar pipelines de datos 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, y outputs estructurados.
Diseñar e implementar diseños de orquestación multi‑agente, gestión de estado, tool use, guardrails 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 sistemas bancarios, ERPs, CRMs, 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 buenas prácticas: code reviews, testing automatizado, documentación técnica (ADRs), seguridad y calidad de software.
Colaborar con Data/Platform/Infra para construir activos compartidos (plantillas, repos, aceleradores, estándares).
Ser el mentor y líder técnico del equipo de IA: resolver bloqueos, elevar nivel técnico, documentar decisiones y colaborar en integraciones robustas.
Contribuir a la comunidad interna: 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 propuestas de implementación.
Garantizar entrega en plazo, calidad y escalabilidad de las soluciones.
Requisitos imprescindibles
Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física u otras disciplinas afines.
Máster o Posgrado en Inteligencia Artificial, Machine Learning o Data Science.
Mínimo X 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 X años).
Experiencia como tech lead diseñando soluciones end‑to‑end integrando modelos de IA con sistemas enterprise.
Experiencia demostrable en arquitectura de soluciones a escala.
Experiencia en consultoría tecnológica o proyectos de IA para clientes enterprise (valorizado).
Conocimiento de librerías del ecosistema ML/DL: PyTorch, TensorFlow, Scikit‑learn, HuggingFace Transformers.
Experiencia práctica con fine‑tuning, prompt engineering avanzado, function calling y estructuras de salida.
Frameworks de agentes y patrones multi‑agente: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel.
Diseño e implementación de arquitecturas de vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector) y estrategias de chunking, re‑ranking, evaluación.
Experiencia con APIs de inferencia (vLLM, TGI, Triton), model serving, escalado y gestión de latencia.
Plataformas cloud de IA: OpenAI Service, AI Studio/Foundry, Bedrock, SageMaker, Vertex AI.
Manejo de MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, CI/CD para modelos, monitorización de drift y calidad.
Contenedores y orquestación: K8s, Docker, familiaridad con IaC (Terraform, Pulumi).
Bases de datos SQL, NoSQL, vectoriales y conocimiento de modern data architectures (lakehouse, streaming).
Prácticas de ingeniería de software: Git, testing, CI/CD, clean code, documentación técnica (ADRs).
Mentalidad end‑to‑end: pasión por código y diseño de solución completa.
Capacidad para traducir requisitos de negocio a soluciones técnicas viables.
Comunicación clara con perfiles técnicos y no técnicos.
Proactividad, autonomía y orientación a resultados.
Nivel de inglés avanzado; se valoran otros idiomas.
Lo que ofrecemos
Planes de carrera personalizados: aquí nunca serás un número.
Crecer 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.
Fundación NFQ: colaborar en proyectos sociales y de voluntariado con foco en infancia, juventud y conocimiento.
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