Líder Técnico (AI & Data)

Buscamos un(a) Líder Técnico con experiencia en el desarrollo y liderazgo de soluciones de datos e inteligencia artificial. Este rol combina habilidades técnicas avanzadas con liderazgo estratégico para guiar equipos en la creación de productos innovadores que aprovechen el poder de los datos y la IA. El candidato ideal será responsable de definir la arquitectura técnica, supervisar la implementación de soluciones y garantizar la alineación con los objetivos del negocio. Responsabilidades Principales Definir y supervisar la arquitectura técnica de productos de datos e inteligencia artificial. Liderar equipos multidisciplinarios en el desarrollo de soluciones de IA, incluyendo modelo de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, Detección de anomalias y patrones Colaborar con stakeholders para comprender las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones técnicas efectivas. Garantizar la calidad del código y las mejores prácticas de desarrollo mediante revisiones y mentoría. Implementar y optimizar pipelines de datos para soportar modelos de IA en producción. Supervisar y diseñar arquitecturas en productos de Software que integren modulos de inteligencia artifical Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en el ámbito de la inteligencia artificial y los datos. 1. Mínimo 5 años de experiencia técnica liderando proyectos de analítica avanzada, ciencia de datos o productos basados en IA. 2. Experiencia en diseño e implementación de soluciones de detección de anomalías y patrones de comportamiento, especialmente en contextos de riesgo o fraude. 3. Sólido conocimiento en machine learning supervisado y no supervisado (regresión, árboles, clustering, SVM, boosting, etc.). 4. Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas. 5. Implementación de pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado. 6. Experiencia en desarrollo de modelos de detección de fraude, scoring de riesgo, o uso de modelos basados en comportamiento transaccional. 7. Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos. 8. Experiencia en bases de datos relacionales (ej. SQL Server, PostgreSQL) y NoSQL (ej MongoDB, Neo4j). 9. Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure y AWS; experiencia en GCP es deseable. 10. Integraciones de sistemas mediante API RESTful, GraphQL y mensajería asincrónica (Ej. Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus). Plus / Deseables (Nice to Have) Dominio de Python y frameworks como Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, NetworkX o similares. Conocimiento del ecosistema WhatsApp Business: API oficial, categorías de mensaje, modelo de precios y estrategias de optimización de costos. Conocimiento en gobierno de datos y seguridad de datos Uso de herramientas de containerización y orquestación (Docker, Kubernetes, Airflow, etc.). Monetización de datos Posibilidades de crecimiento técnico y formación continua.