Lider tecnico (AI & Data)

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, AWS y (deseable) GCP.

10. Integraciones de sistemas mediante API RESTful, GraphQL y mensajería asincrónica (Ej. Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus).

11. Enfoque hands-on, con capacidad de liderar técnicamente y participar activamente en codificación, revisión de modelos y definición de arquitecturas.

Plus / Deseables (Nice to Have)

Benefits