Arquitecto de Inteligencia Artificial

Estamos buscando un Arquitecto de Inteligencia Artificial

Objetivo del cargo

Diseñar y gobernar la arquitectura de inteligencia artificial, machine learning y MLOps de Future Data, garantizando que los modelos de riesgo, fraude, anomalías y analítica avanzada puedan desarrollarse, desplegarse, monitorearse y evolucionarse de forma segura, explicable, reproducible, escalable y alineada con los objetivos de negocio.

Formación:

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Software, Electrónica, Matemáticas, Estadística, Ciencia de Datos o áreas afines. Deseable maestría o especialización en inteligencia artificial, machine learning, analítica, arquitectura o ciencia de datos.

Experiencia:

Mínimo 7 años de experiencia en tecnología, con al menos 4 años en soluciones de IA/ML y 2 años definiendo o liderando arquitecturas de modelos en producción. Debe demostrar industrialización de modelos, no solo experimentación, y experiencia en mínimo dos casos de uso productivos.

Conocimientos:

Aprendizaje supervisado y no supervisado; detección de anomalías; fraude y clasificación de riesgo; validación estadística; feature engineering; inferencia online/batch; MLOps; experiment tracking; model registry; feature stores; drift, explicabilidad, sesgo, IA responsable; seguridad de ML y optimización de latencia/costos.

Herramientas:

Python, SQL, Git, Docker, Kubernetes y frameworks de ML. Experiencia con MLflow, Kubeflow, Airflow u orquestadores equivalentes; servicios como SageMaker, Azure ML, Vertex AI o alternativas open source; model serving, APIs, monitoreo, feature stores, CI/CD/CT y herramientas de observabilidad.

Requisitos deseables:

Experiencia en prevención de fraude, riesgo financiero, biometría, identidad digital o ciberseguridad. Conocimientos de graph analytics, aprendizaje en tiempo real, privacidad diferencial, federated learning, LLMOps/GenAI cuando exista un caso justificado, y certificaciones de IA o nube.

Condiciones:

Contrato a término indefinido

Salario a convenir

Modalidad presencial