Descripción general del puesto reporta y trabaja junto con el ceo y fundador de la empresa, esta posición lidera el laboratorio interno de innovación y automatización tecnológica. Su responsabilidad principal es convertir la visión creativa y estratégica de la compañía en soluciones tecnológicas funcionales mediante el diseño e implementación de arquitecturas avanzadas que integren inteligencia artificial generativa, automatización de procesos e infraestructura escalable. El director de tecnología e innovación será el referente técnico del laboratorio, velando porque las soluciones desarrolladas mantengan un equilibrio óptimo entre innovación, calidad técnica y valor estratégico, y sean escalables por otras divisiones tecnológicas de la empresa. Su liderazgo será clave para transformar el potencial creativo del equipo en productos reales de alto impacto, listos para evolucionar y crecer dentro de un ecosistema tecnológico avanzado. Objetivo principal del rol el objetivo principal de este puesto es liderar la consolidación tecnológica del área de innovación de la empresa mediante el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial generativa, automatización y sistemas escalables. Esto implica diseñar e implementar arquitecturas robustas que integren modelos de ia, flujos de trabajo automatizados y servicios en la nube (arquitectura de apis escalable), asegurando que los productos creados por el equipo sean funcionales, eficientes y viables en entornos productivos. Experiencia requerida trayectoria profesional: se busca a un profesional con 8-10 años de experiencia en ingeniería de software y/o proyectos de inteligencia artificial, con al menos 3 años en un rol de liderazgo técnico (cto, tech lead, arquitecto, etc.) en contextos de innovación. Idealmente ha liderado equipos en startups tecnológicas u agencias digitales, trabajando en proyectos de ia aplicada. Ha ocupado roles como cto o ingeniero jefe en los que implementó soluciones como chatbots conversacionales, sistemas de análisis de datos o plataformas de marketing automatizado. Es fundamental que tenga experiencia demostrable llevando prototipos a entornos funcionales. Entrega de proyectos de ia: ha participado en la construcción de prototipos rápidos y su evolución a pruebas de concepto sólidas. Conoce el ciclo completo desde la experimentación inicial hasta la transferencia de proyectos exitosos a equipos de desarrollo de producto. Por ejemplo, es deseable que haya integrado apis de ia generativa en flujos de trabajo reales y que entienda cómo escalar esos prototipos para su uso en producción. Conocimientos técnicos clave inteligencia artificial y ml: dominio experto de machine learning e ia generativa (procesamiento de lenguaje natural, generación de imágenes, video, audio). Está familiarizado con los principales modelos y técnicas actuales (llms, difusores de imágenes, audios, etc.). Automatización y rpa: conocimiento sólido en automatización de workflows y rpa. Es capaz de prototipar rápidamente soluciones que conecten distintas herramientas (por ej., scripts o integraciones tipo zapier/powerautomate/n8n) para reducir tareas manuales. Infraestructura y desarrollo full‑stack: conoce de infraestructura cloud (aws, gcp, azure) y entornos de desarrollo full-stack. Puede tomar decisiones sobre arquitecturas distribuidas, bases de datos (incluyendo almacenes vectoriales para rag), y despliegue de servicios web. Sabe configurar entornos de desarrollo, prueba y producción, garantizando que los prototipos puedan desplegarse en la nube y escalar si demuestran valor. Seguridad y ética en ia: comprende las implicaciones éticas y de seguridad de aplicar ia. Está al tanto de riesgos emergentes como los deepfakes y las campañas de desinformación potenciadas por ia, que hoy constituyen amenazas directas a la integridad social. Actualización constante: se mantiene al día con las últimas plataformas comerciales de ia, librerías open‑source y tendencias del sector. Liderazgo en ia generativa y nativa: el cto debe tener la visión arquitectónica de una ia nativa: buscamos a alguien que, aunque empiece integrando servicios externos, entienda profundamente los principios del machine learning y el ecosistema open source (hugging face, llama, mistral). Su objetivo será trazar y ejecutar el puente técnico para que naiian evolucione de ser consumidor de tecnología a propietario de sus propios modelos ajustados. Blindaje de infraestructura e ia: liderazgo en la definición de protocolos de ciberseguridad adaptados a entornos de inteligencia artificial. El candidato será el guardián de la información, encarga j-18808-ljbffr