Machine Learning - Sr. Experto

Descripción del empleo

Buscamos profesional en Ingeniería de Sistemas, desarrollador y/o programador o afines, con más de 6  años de experiencia realizando el diseño e implementación de arquitecturas de Machine Learning y soluciones basadas en LLMs a escala empresarial.

Perfil Senior Experto, responsable de definir estrategias de IA, arquitecturas escalables y prácticas de MLOps/LLMOps, garantizando generación de valor, eficiencia operativa, optimización de costos y cumplimiento normativo.

Requisitos

Responsabilidades

• Definir y realizar arquitecturas de ML y LLMs escalables, resilientes y costo-eficientes.
• Implementar y gobernar prácticas de MLOps y LLMOps (versionamiento, monitoreo, optimización de inferencias y costos).
• Diseñar soluciones basadas en embeddings y RAG con altos estándares de calidad semántica.
  Realizar entrenamiento distribuido y optimización de modelos en entornos cloud.
• Establecer marcos de evaluación (A/B testing, métricas de desempeño e impacto).
• Definir lineamientos de seguridad, privacidad y gobernanza de IA.
• Diseñar y optimizar pipelines de datos y ML (batch y streaming).
• Productivizar modelos mediante APIs y arquitecturas desacopladas.

Conocimientos técnicos

• Programación y frameworks: 
  Python avanzado, TensorFlow/PyTorch, APIs (FastAPI), herramientas de LLM (LangChain o similares).
• MLOps & LLMOps: 
  Lflow, Kubeflow, gobernanza, monitoreo y lifecycle de modelos.
• Cloud & Infraestructura: 
  AWS (preferible), IaC (Terraform/CloudFormation), arquitecturas distribuidas.
• Ingeniería de datos:
  Spark, Athena, Glue o equivalentes; manejo de grandes volúmenes de datos.
  Orquestación & Streaming:
  Airflow, Prefect o similares; Kafka/Kinesis.
• CI/CD y monitoreo:
  Pipelines de integración y despliegue continuo; CloudWatch o similares.

Información adicional

Habilidades blandas

•  Pensamiento analítico y orientación a resultados
•  Capacidad de resolver problemas complejos
•  Habilidad para comunicar resultados técnicos a audiencias no técnicas
•  Trabajo en equipo y colaboración con áreas de negocio
•  Proactividad y aprendizaje continuo
•  Enfoque en generación de valor para el negocio