Gerente de Ingeniería, IA Aplicada e Ingeniería de Aprendizaje Automático

• Al menos tres años de experiencia en ingeniería de software, AI/ML o un campo relacionado.
• Al menos tres años de experiencia en gestión de personas, gestión de ingeniería o liderazgo de programas técnicos.
• Conocimientos prácticos de modelado de AI/ML, sistemas y el ciclo de vida de desarrollo.
• Experiencia gestionando múltiples proyectos técnicos con recursos compartidos y dependencias entre equipos.
• Sólidas habilidades en planificación de capacidad, asignación de recursos, ejecución de proyectos, gestión de riesgos y comunicación con los interesados.
• Experiencia apoyando el rendimiento y el desarrollo profesional de empleados técnicos.
• Capacidad para entender discusiones técnicas y trabajar eficazmente con equipos de MLE y MLOps.
• Experiencia trabajando con equipos distribuidos o geográficamente dispersos.
• Inglés - Nivel intermedio alto (Upper Intermediate) o superior; ucraniano - fluido.

• Experiencia gestionando o apoyando equipos de MLE y MLOps.
• Experiencia trabajando en una organización matricial con roles de liderazgo de personas, proyectos, producto y técnicos independientes.
• Experiencia en la planificación o asignación de ingenieros en múltiples proyectos.
• Familiaridad con ML en producción, IA generativa, búsqueda semántica, resumen, predicción o capacidades similares.
• Familiaridad con tecnologías como Kubernetes, Docker, Kafka, Airflow, Snowflake y plataformas en la nube.
• Experiencia realizando revisiones de rendimiento y elaborando planes de desarrollo para empleados.
• Experiencia trabajando con socios de dotación de personal, contratistas o equipos mixtos internos y externos.
• Experiencia en fintech, SaaS, datos de mercado u otra industria intensiva en datos.

Únete al equipo de expertos que crean soluciones tecnológicas personalizadas y de vanguardia para empresas de renombre mundial, impulsando el crecimiento de sus clientes. Desata tu potencial, afronta nuevos retos y forma parte de un equipo que valora tus habilidades y contribuciones. Céntrate en el impacto a largo plazo y en la construcción de asociaciones personalizadas y duraderas con nuestros clientes.

Experimenta un entorno de trabajo ágil y flexible

Trabaja totalmente en remoto desde cualquier parte del mundo, o en un modelo de trabajo híbrido desde nuestros centros de oficinas, que están equipados con todo lo necesario para trabajar con comodidad. Disfruta de un horario de trabajo flexible y crea para ti un equilibrio entre el trabajo y el descanso. Poténciate con una carga de trabajo estable y unos ingresos estables, centrándote en una cooperación duradera y una cultura de alto rendimiento.

Aprovecha la oportunidad de crecimiento personal y profesional

Aprovecha las revisiones de rendimiento y la trayectoria profesional. Mejora tus habilidades con nuestro programa de mentoría, planes de desarrollo personal y aprendizajes individuales a través de la biblioteca corporativa, apoyo para hablar en público y mucho más.

Siéntete cuidado

Rodéate de personas con ideas afines y siéntete apoyado mediante la colaboración, la comunicación abierta y el respeto mutuo. Participa en eventos tecnológicos y culturales de toda la empresa, y contribuye a iniciativas de RSC significativas que resuenen con tus valores.

Y ahora buscamos un Engineering Manager, Applied AI & Machine Learning Engineering para unirte a nosotros como parte de nuestro equipo.

PitchBook, una plataforma para profesionales de la inversión. Nuestro software proporciona acceso a datos y herramientas analíticas para obtener respuestas rápidas y descubrir oportunidades prometedoras. Revela información y tendencias accionables ocultas en los datos financieros de más de tres millones de empresas. Los usuarios de todo el mundo incluyen grandes corporaciones, start-ups, firmas de venture capital y private equity, bancos de inversión y muchos otros.

Como Engineering Manager, AI/ML, darás soporte a un equipo multidisciplinar de ingenieros de MLE y MLOps que trabaja en diversas iniciativas de AI/ML.

Tu enfoque principal será la planificación de recursos, la ejecución y la gestión de personas. Trabajarás estrechamente con los responsables de proyecto, responsables técnicos, responsables funcionales y socios de producto para garantizar que los proyectos cuenten con la dotación de personal adecuada, que los planes sean realistas, que los riesgos sean visibles y que los equipos puedan cumplir con sus entregas de forma eficaz.

Gestionarás la capacidad y la asignación de recursos en múltiples proyectos, ayudarás a coordinar dependencias y prioridades, y proporcionarás a los interesados una visión clara del progreso de las entregas. Los responsables de proyecto y técnicos seguirán siendo los dueños de la dirección del producto y de las decisiones técnicas.

También apoyarás el crecimiento profesional y el rendimiento de los miembros del equipo. Esto incluye la recopilación de feedback, el coaching de los empleados, la creación de planes de desarrollo y la contribución a las revisiones de rendimiento, promoción y compensación.

Deberías tener suficiente experiencia en AI/ML para entender el trabajo, comunicarte eficazmente con los ingenieros e identificar riesgos técnicos en las entregas. Sin embargo, no se espera que este sea un rol de ingeniería o arquitectura práctico (hands-on).

• Gestionar la asignación de recursos y la planificación de la capacidad en múltiples proyectos de AI/ML y compromisos operativos.
• Colaborar con los responsables de proyecto y técnicos para crear planes de entrega, hitos y modelos de dotación de personal realistas.
• Mantener una visión clara del progreso de los proyectos, las dependencias, los riesgos y las limitaciones de recursos.
• Ayudar a resolver bloqueos en las entregas, conflictos de prioridad y dependencias entre equipos.
• Facilitar la planificación trimestral y continua entre los equipos de MLE y MLOps.
• Proporcionar actualizaciones claras sobre las entregas y la dotación de personal a los responsables funcionales y otros interesados.
• Gestionar y formar a los ingenieros mediante reuniones individuales (one-to-one) regulares y conversaciones sobre su carrera profesional.
• Recopilar y sintetizar el feedback de los responsables de proyecto, responsables técnicos y socios multidisciplinares.
• Crear planes de desarrollo y apoyar los procesos de revisión de rendimiento, promoción y compensación.
• Identificar brechas de capacidad en el equipo y contribuir a la contratación, incorporación (onboarding), retención y planificación de la plantilla.
• Fomentar un entorno de equipo inclusivo, colaborativo y de alto rendimiento.
• Aplicar prácticas Agile, Lean y Fast-Flow para mejorar la eficacia del equipo y la previsibilidad de las entregas.

Horario flexible con participación en las ceremonias del equipo y colaboración multidisciplinar. Zona horaria: Europe/Kyiv.

• Generative AI & LLMs: Desarrollar y mantener soluciones basadas en LLM para funciones generativas.
• Modelos de ML clásicos: Desarrollar y mantener modelos predictivos y de clasificación para datos financieros.
• Bases de datos vectoriales: Implementar sistemas eficientes de almacenamiento y recuperación para embeddings de datos de alta dimensión.
• Embeddings: Desarrollar modelos híbridos para extraer información de diversas fuentes de datos.
• Gestión de datos de alto volumen: Ingeniería de sistemas capaces de manejar flujos de datos masivos en tiempo real.