Líder/Arquitecto de IA Generativa

Descripción

Resumen: Tiger Analytics busca un Arquitecto de Aprendizaje Automático experimentado para liderar el diseño, desarrollo e integración de componentes impulsados por IA en aplicaciones de nivel productivo. Aspectos destacados: 1. Liderar la arquitectura y la implementación de soluciones de IA generativa (GenAI) y agentes de IA (Agentic AI). 2. Colaborar con los equipos de IA/ML en la operacionalización de modelos. 3. Mentorizar a ingenieros y guiar revisiones de código y decisiones arquitectónicas. Tiger Analytics busca un Arquitecto de Aprendizaje Automático experimentado para unirse a nuestra firma consultora de análisis avanzado de rápido crecimiento. Nuestros empleados aportan una profunda experiencia en Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. Somos el socio de análisis de confianza de múltiples empresas de la lista Fortune 500, ayudándolas a generar valor empresarial a partir de los datos. Nuestro valor empresarial y liderazgo han sido reconocidos por diversas firmas de investigación de mercado, incluidas Forrester y Gartner. Buscamos un Líder de Ingeniería práctico con amplia experiencia en IA generativa (GenAI), Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y Modelos de Lenguaje Pequeño (SLM), capaz de liderar el diseño, desarrollo e integración de componentes impulsados por IA en aplicaciones reales de nivel productivo. Este puesto exige sólida liderazgo técnico y buenas prácticas de ingeniería, un enfoque práctico para el desarrollo de aplicaciones y el diseño de sistemas con IA aplicada, dominio de herramientas modernas de IA, frameworks y pilas de aplicaciones nativas en la nube, y preferiblemente conocimiento de las particularidades del sector sanitario. Usted liderará la entrega técnica de funciones impulsadas por IA para una variedad de casos de uso horizontales y verticales en el ámbito sanitario, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de los estándares empresariales de integración. Requisitos Responsabilidades Liderar la arquitectura, el diseño y la implementación de soluciones basadas en IA generativa (GenAI) y agentes de IA (Agentic AI) en aplicaciones empresariales listas para producción. Colaborar con los equipos de IA/ML para operacionalizar modelos mediante APIs, incrustaciones (embeddings), bases de datos vectoriales y técnicas de ingeniería de indicaciones (prompt engineering). Asumir la responsabilidad del desarrollo y la integración de extremo a extremo (full-stack) de funciones GenAI en aplicaciones web/móviles. Establecer buenas prácticas para el desarrollo escalable, seguro y mantenible de aplicaciones impulsadas por IA. Optimizar el rendimiento, la latencia y la fiabilidad de las funciones de IA en producción. Impulsar prácticas DevOps para la entrega continua y el monitoreo de servicios habilitados con IA en producción. Mentorizar a ingenieros y guiar revisiones de código, decisiones arquitectónicas y prácticas DevOps. Guiar a los equipos de ingeniería en calidad del código, revisiones arquitectónicas y mentoría técnica. Evaluar herramientas emergentes de IA generativa y frameworks de LLM (OpenAI, LangChain, etc.) y formular recomendaciones sobre desarrollar frente a adquirir. Supervisar el desarrollo, las pruebas y el despliegue a nivel de aplicación. Requisitos Más de 10 años de experiencia en ingeniería de aplicaciones de extremo a extremo (full-stack), con al menos 2 años liderando equipos multifuncionales. Arquitecturar sistemas de IA agente utilizando LangChain/LangGraph, CrewAI y el SDK Agentic de OpenAI. Diseñar arquitecturas RAG con búsqueda híbrida, bases de datos vectoriales y grafos de conocimiento. Optimizar flujos de trabajo multiagente mediante aprendizaje por refuerzo, orquestación dinámica y gestión de memoria. Desplegar soluciones de IA escalables en AWS/GCP (SageMaker, Vertex AI, API Bedrock). Un candidato ideal sería alguien que tenga: Más de 8 años de experiencia en ingeniería de IA/ML con experiencia comprobada en despliegues a gran escala. Competencia en ingeniería de indicaciones (prompt engineering) (sin ejemplos, cadena de razonamiento) y evaluación de LLM. Amplia experiencia en los sectores de seguros o financiero (preferible). Colaborador ágil con dominio de GitHub y VS Code. Beneficios Este puesto ofrece una excelente oportunidad de desarrollo profesional significativo en un entorno emprendedor de rápido crecimiento y altamente desafiante, con un alto grado de responsabilidad individual.