objetivo del puesto
liderar revisiones técnicas de soluciones de inteligencia artificial y machine learning desarrolladas por equipos de data science y data fabric, asegurando que los modelos cumplan con estándares de robustez, trazabilidad, monitoreo, seguridad y ai governance antes y después de su implementación en producción.
el rol actúa como un challenger técnico independiente, evaluando arquitecturas, pipelines, controles y desempeño de modelos tradicionales y generativos (llms/genai), en colaboración con equipos de tecnología, riesgo y negocio.
responsabilidades
realizar revisiones técnicas de modelos de ia/ml, evaluando calidad de datos, arquitectura, pipelines, métricas de desempeño y monitoreo.
analizar y validar código, notebooks y procesos desarrollados en python, sql y frameworks de machine learning.
revisar procesos de entrenamiento, validación, testing, deployment y monitoreo continuo de modelos en producción.
evaluar implementaciones de modelos generativos, llms, copilots y soluciones genai desde una perspectiva técnica y de ai governance.
validar controles de trazabilidad, explicabilidad, versionamiento y observabilidad de modelos.
identificar riesgos técnicos, operativos y de cumplimiento asociados a soluciones de ia.
participar en procesos de model review, technical assessment y auditorías técnicas.
colaborar con equipos de data fabric, data science, arquitectura, riesgo, seguridad y negocio para asegurar mejores prácticas de ai governance.
impulsar estándares y lineamientos técnicos para el desarrollo y monitoreo responsable de soluciones de ia.
requisitos
licenciatura en ciencia de la computación, ingeniería en sistemas, matemáticas aplicadas, actuaría, estadística, física, ciencia de datos o afines.
5+ años de experiencia en data science, machine learning, model validation, ai governance o áreas relacionadas.
experiencia técnica trabajando con modelos de ia/ml, incluyendo validación, revisión técnica, monitoreo o risk assessment.
conocimiento sólido de python y sql, incluyendo lectura y validación de código.
entendimiento de pipelines de datos, procesos mlops y ciclo de vida de modelos.
conocimiento de frameworks y técnicas de machine learning.
experiencia o familiaridad con modelos generativos, llms, copilots y soluciones genai.
capacidad para evaluar arquitecturas técnicas y controles asociados a soluciones de ia.
inglés avanzado.
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