O Rosal
¿Tienes experiencia gestionando proyectos en banca y te motiva coordinar equipos multidisciplinares? En NWorld estamos buscando a nuestro próximo referente en consultoría financiera. Se anima a todos los posibles solicitantes a que se desplacen y lean la descripción completa del puesto antes de presentar su candidatura. ¿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 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. Tu día a día y responsabilidades: ▸ 𝗔𝗿𝗾𝘂𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗱𝗲 𝗦𝗼𝗹𝘂𝗰𝗶𝗼𝗻𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗜𝗔 (𝗦𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁) • Diseñar soluciones de IA 𝗲𝗻𝗱-𝘁𝗼-𝗲𝗻𝗱: desde la ingesta de datos hasta la capa de consumo, integrando modelos, APIs, agentes y sistemas enterprise del cliente., • Definir 𝗮𝗿𝗾𝘂𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮𝘀 𝗱𝗲 𝗿𝗲𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 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 𝗮𝘀𝘀𝗲𝘁𝘀 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗻𝗼𝘀 para acelerar el delivery., • Liderar el desarrollo e industrialización de modelos de 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝘆 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 (supervisado/no supervisado), optimizando calidad, generalización y latencia., • Diseñar e implementar 𝗽𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀 𝘆 𝗳𝗲𝗮𝘁𝘂𝗿𝗲𝘀 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., • Liderar el desarrollo de soluciones de 𝗜𝗔 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗮: RAG, fine-tuning/PEFT, prompt engineering avanzado, function calling, structured outputs., • Diseñar e implementar 𝗮𝗿𝗾𝘂𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮𝘀 𝗮𝗴𝗲́𝗻𝘁𝗶𝗰𝗮𝘀 𝗲𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲: orquestación multi-agente, gestión de estado, tool use, guardrails, human-in-the-loop y patrones de escalado en producción., • Implementar 𝗥𝗔𝗚 𝗮𝘃𝗮𝗻𝘇𝗮𝗱𝗼: estrategias de chunking, embeddings, re-ranking, vector stores, evaluación de retrieval y calidad de respuesta, y observabilidad de trazas., • Diseñar e implementar 𝗽𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗲𝘀𝗽𝗹𝗶𝗲𝗴𝘂𝗲: empaquetado, serving (APIs REST/gRPC), escalado automático, versionado, rollback y gestión de latencia., • Definir y operar prácticas de 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀/𝗟𝗟𝗠𝗢𝗽𝘀: entrenamiento, evaluación, monitorización de drift/calidad, trazabilidad, auditoría y reentrenamiento continuo., • Asegurar 𝗰𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱 𝗱𝗲 𝗶𝗻𝗴𝗲𝗻𝗶𝗲𝗿𝗶́𝗮: code reviews, testing automatizado, documentación técnica (ADRs), seguridad y buenas prácticas de software., • Ser el 𝗿𝗲𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝘁𝗲 𝘁𝗲́𝗰𝗻𝗶𝗰𝗼 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., • 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. ▸ 𝗙𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 • Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física o disciplinas afines., • Mínimo 𝟰–𝟲 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 𝟭–𝟮 𝗮𝗻̃𝗼𝘀)., • Experiencia como 𝘀𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁 o tech lead diseñando soluciones end-to-end que integren modelos de IA con sistemas enterprise., • Experiencia demostrable en 𝗱𝗲𝘀𝗽𝗹𝗶𝗲𝗴𝘂𝗲 𝗱𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗼𝘀 𝘆/𝗼 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗲𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝗰𝗶𝗼́𝗻 a escala., • 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 𝗮𝘃𝗮𝗻𝘇𝗮𝗱𝗼. Dominio de librerías del ecosistema ML/DL: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, HuggingFace Transformers., • Experiencia práctica con 𝗟𝗟𝗠𝘀: fine-tuning, prompt engineering avanzado, function calling, structured outputs., • Frameworks de 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲𝘀 𝘆 𝗼𝗿𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel o similares. Experiencia en patrones multi-agente y arquitecturas agénticas en entornos enterprise., • Diseño e implementación de arquitecturas 𝗥𝗔𝗚: vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector), estrategias de chunking, re-ranking y evaluación., • 𝗗𝗲𝘀𝗽𝗹𝗶𝗲𝗴𝘂𝗲 𝘆 𝘀𝗲𝗿𝘃𝗶𝗻𝗴 𝗱𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗼𝘀: experiencia con APIs de inferencia (vLLM, TGI, Triton), model serving, escalado y gestión de latencia en producción., • Plataformas cloud de IA: 𝗔𝘇𝘂𝗿𝗲 (OpenAI Service, AI Studio/Foundry), 𝗔𝗪𝗦 (Bedrock, SageMaker), 𝗚𝗖𝗣 (Vertex AI)., • 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀/𝗟𝗟𝗠𝗢𝗽𝘀: MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, CI/CD para modelos, monitorización de drift y calidad., • Contenedores y orquestación: 𝗗𝗼𝗰𝗸𝗲𝗿, 𝗞𝘂𝗯𝗲𝗿𝗻𝗲𝘁𝗲𝘀. Familiaridad con IaC (Terraform, Pulumi)., • Bases de datos: SQL, NoSQL, bases de datos vectoriales. Conocimiento de arquitecturas de datos modernas (lakehouse, streaming)., • Mentalidad 𝗵𝗮𝗻𝗱𝘀-𝗼𝗻 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. 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.