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/gen ai), 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.
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.
* experiencia o familiaridad con modelos generativos, llms, copilots y soluciones gen ai.
* inglés avanzado.
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