Buscamos un(a) Líder Técnico con experiencia en el desarrollo y liderazgo de soluciones de datos e inteligencia artificial. Este rol combina habilidades técnicas avanzadas con liderazgo estratégico para guiar equipos en la creación de productos innovadores que aprovechen el poder de los datos y la IA. El candidato ideal será responsable de definir la arquitectura técnica, supervisar la implementación de soluciones y garantizar la alineación con los objetivos del negocio.
Responsabilidades Principales
- Definir y supervisar la arquitectura técnica de productos de datos e inteligencia artificial.
- Liderar equipos multidisciplinarios en el desarrollo de soluciones de IA, incluyendo modelo de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, Detección de anomalias y patrones
- Colaborar con stakeholders para comprender las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones técnicas efectivas.
- Garantizar la calidad del código y las mejores prácticas de desarrollo mediante revisiones y mentoría.
- Implementar y optimizar pipelines de datos para soportar modelos de IA en producción.
- Supervisar y diseñar arquitecturas en productos de Software que integren modulos de inteligencia artifical
- Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en el ámbito de la inteligencia artificial y los datos.
Requirements
1. Mínimo 5 años de experiencia técnica liderando proyectos de analítica avanzada, ciencia de datos o productos basados en IA.
2. Experiencia en diseño e implementación de soluciones de detección de anomalías y patrones de comportamiento, especialmente en contextos de riesgo o fraude.
3. Sólido conocimiento en machine learning supervisado y no supervisado (regresión, árboles, clustering, SVM, boosting, etc.).
4. Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas.
5. Implementación de pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado.
6. Experiencia en desarrollo de modelos de detección de fraude, scoring de riesgo, o uso de modelos basados en comportamiento transaccional.
7. Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos.
8. Experiencia en bases de datos relacionales (ej. SQL Server, PostgreSQL) y NoSQL (ej MongoDB, Neo4j).
9. Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure y AWS; experiencia en GCP es deseable.
10. Integraciones de sistemas mediante API RESTful, GraphQL y mensajería asincrónica (Ej. Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus).
Plus / Deseables (Nice to Have)
- Dominio de Python y frameworks como Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, NetworkX o similares.
- Conocimiento del ecosistema WhatsApp Business: API oficial, categorías de mensaje, modelo de precios y estrategias de optimización de costos.
- Conocimiento en gobierno de datos y seguridad de datos
- Uso de herramientas de containerización y orquestación (Docker, Kubernetes, Airflow, etc.).
- Monetización de datos
Benefits
- Posibilidades de crecimiento técnico y formación continua.
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