Como Líder Técnico de ML, proporcionará liderazgo técnico y mentoría para nuestro equipo de ingeniería de ML en Colombia. Guiará las decisiones técnicas, garantizará la calidad del código, mentorará a los ingenieros y ayudará a crear una cultura de excelencia técnica. Aunque este no es un puesto de gestión de personal, será el ancla técnica y el experto de referencia para el equipo. ### **Responsabilidades Principales:** * 1\. Liderazgo Técnico (40%) * Establecer la dirección técnica y los estándares para proyectos de ML * Tomar decisiones arquitectónicas para sistemas de ML * Revisar y aprobar diseños técnicos * Identificar y abordar la deuda técnica * Promover las mejores prácticas en ingeniería de ML * Resolver desafíos técnicos complejos * Evaluar e introducir nuevas tecnologías y herramientas * 2\. Mentoría y Desarrollo del Equipo (35%) * Mentorar a ingenieros de ML junior y de nivel intermedio (2\-5 ingenieros) * Realizar revisiones técnicas de código * Brindar orientación sobre resolución técnica de problemas * Ayudar a los ingenieros a depurar problemas complejos * Crear oportunidades de aprendizaje y vías de crecimiento * Compartir conocimientos mediante talleres y documentación * Fomentar la competencia técnica en todo el equipo * 3\. Trabajo Técnico Práctico (25%) * Contribuir con código a componentes críticos o complejos * Desarrollar pruebas de concepto para nuevos enfoques * Abordar los desafíos técnicos de mayor riesgo * Desarrollar aceleradores y marcos de trabajo reutilizables de ML * Mantener credibilidad técnica mediante programación activa ### **Requisitos:** * 1\. Excelencia en Ingeniería de ML * Conocimiento Profundo de ML: Conocimientos avanzados en múltiples áreas de ML * ML en Producción: Experiencia amplia en la construcción de sistemas de ML listos para producción * Arquitectura: Capacidad para diseñar arquitecturas de ML escalables y mantenibles * MLOps: Comprensión sólida de la infraestructura y operaciones de ML * Sistemas de LLM: Experiencia con aplicaciones modernas basadas en LLM y RAG * Calidad de Código: Estándares y mejores prácticas ejemplares en codificación * 2\. Amplitud Técnica * Múltiples Marcos de ML: Dominio de TensorFlow, PyTorch, scikit\-learn * Plataformas en la Nube: Experiencia avanzada en AWS, familiaridad con otras * Ingeniería de Datos: Comprensión de pipelines e infraestructura de datos * Diseño de Sistemas: Capacidad para diseñar sistemas distribuidos complejos * Optimización de Rendimiento: Experiencia optimizando modelos e infraestructura de ML * 3\. Ingeniería de Software * Código Limpio: Escribe código ejemplar y mantenible * Pruebas: Promueve prácticas de prueba (unitarias, integración, específicas de ML) * Git y Colaboración: Flujos de trabajo avanzados con Git y patrones de colaboración * CI/CD: Experiencia construyendo y manteniendo pipelines de ML * Documentación: Crea documentación técnica clara y completa Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar partes del proceso de contratación, como revisar solicitudes, analizar currículos o evaluar respuestas. Estas herramientas asisten a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación son tomadas finalmente por personas. Si desea obtener más información sobre cómo se procesan sus datos, contáctenos.