Ingeniero de IA para Proyecto de Transformación

Con más de 20 años de experiencia en el mercado, Intellias reúne a tecnólogos, creadores e innovadores en Europa, Norteamérica, Latinoamérica y Oriente Medio. ¡Únete a nuestro equipo internacional y asume la misión de resolver los desafíos tecnológicos avanzados del mañana!

Únete a una iniciativa de plataforma de datos e IA transformadora, orientada a modernizar las capacidades a escala empresarial y permitir la toma de decisiones en tiempo real. Este proyecto ofrece una hoja de ruta integral que cubre IA, MLOps, gobernanza de datos y escalabilidad de la plataforma, apoyando la transición hacia operaciones centradas en los datos y la automatización inteligente.

• Liderar la ideación, el diseño y la ejecución de pruebas de concepto de IA y sistemas de machine learning de extremo a extremo, desde la investigación y experimentación hasta el despliegue en producción escalable.
• Desarrollar e implementar sistemas de machine learning e IA en diversos dominios, incluyendo Computer Vision, NLP y Generative AI, resolviendo retos complejos de negocio y de producto.
• Colaborar de forma transversal con los equipos de ingeniería, gestión de producto y partes interesadas del negocio para traducir los objetivos empresariales en capacidades impulsadas por IA escalables y soluciones listas para producción.
• Arquitectar y mantener sistemas de IA de nivel de producción a lo largo de todo su ciclo de vida, incluyendo la ingesta de datos, ingeniería de características, entrenamiento de modelos, pipelines de recuperación, capas de orquestación, despliegue, evaluación y monitorización.
• Diseñar e implementar pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG), sistemas de búsqueda semántica y flujos de trabajo multi-agente, seleccionando las arquitecturas adecuadas en función del rendimiento, la latencia, el coste y las restricciones de cumplimiento.
• Diseñar marcos de evaluación para sistemas de machine learning y de IA generativa, incluyendo la evaluación offline, la validación con intervención humana (human-in-the-loop), la puntuación automatizada y la monitorización en producción.
• Optimizar los sistemas de IA para la escalabilidad, la latencia y la eficiencia de costes, incluyendo estrategias de batching, caching, cuantización y selección de modelos.
• Diseñar y aplicar modelos matemáticos avanzados y métodos estadísticos para analizar conjuntos de datos multimodales de gran tamaño, incluyendo tareas de series temporales, clasificación, regresión y aprendizaje de representaciones.
• Colaborar en las decisiones de arquitectura de IA y contribuir a la planificación de la hoja de ruta técnica, identificando oportunidades de alto impacto para la adopción de IA en toda la organización.
• Mentorear y proporcionar orientación técnica a ingenieros de ML y científicos de datos junior, promoviendo las mejores prácticas de ingeniería y una cultura de aprendizaje continuo.
• Mantenerse al día con las investigaciones, herramientas y arquitecturas emergentes en IA y machine learning, evaluando e introduciendo proactivamente los avances relevantes.