**Líder Técnico de ML (IA Generativa)** ======================== Colombia, Medellín, Antioquia, Bogotá, Distrito Capital, Cali, Valle del Cauca, Barranquilla, Bucaramanga, Santander, Área Metropolitana de Bucaramanga **Acerca del proyecto** Como Líder Técnico de ML, proporcionarás liderazgo técnico y tutoría al equipo de ingeniería de ML en Colombia. Guiarás las decisiones técnicas, garantizarás la calidad del código, tutorarás a los ingenieros y ayudarás a construir una cultura de excelencia técnica. Aunque este no es un puesto de gestión de personas, actuarás como 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 los proyectos de ML + Tomar decisiones arquitectónicas para los sistemas de ML + Revisar y aprobar diseños técnicos + Identificar y abordar la deuda técnica + Impulsar las mejores prácticas en ingeniería de ML + Resolver desafíos técnicos complejos + Evaluar e introducir nuevas tecnologías y herramientas * 2. Tutoría y desarrollo del equipo (35%) + Tutorar a ingenieros de ML junior y de nivel medio (2–5 ingenieros) + Realizar revisiones técnicas de código + Brindar orientación sobre la resolución de problemas técnicos + Ayudar a los ingenieros a depurar problemas complejos + Crear oportunidades de aprendizaje y trayectorias de crecimiento + Compartir conocimientos mediante talleres y documentación + Fortalecer 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 reutilizables de ML + Mantener la credibilidad técnica mediante la programación activa **Requisitos:** * 1. Excelencia en ingeniería de ML + Experticia avanzada en ML: Conocimiento profundo en múltiples dominios de ML + ML en producción: Experiencia amplia en el desarrollo de sistemas de ML listos para producción + Arquitectura: Capacidad para diseñar arquitecturas de ML escalables y mantenibles + MLOps: Comprensión sólida de infraestructura y operaciones de ML + Sistemas de modelos de lenguaje grande (LLM): Experiencia con aplicaciones modernas basadas en LLM y recuperación-aumentada por generación (RAG) + Calidad del código: Estándares y mejores prácticas ejemplares de programación * 2. Amplitud técnica + Múltiples frameworks de ML: Competencia en TensorFlow, PyTorch y scikit-learn + Plataformas en la nube: Experiencia avanzada en AWS, familiaridad con otras plataformas + Ingeniería de datos: Comprensión de pipelines e infraestructura de datos + Diseño de sistemas: Capacidad para diseñar sistemas distribuidos complejos + Optimización del rendimiento: Experiencia en la optimización de modelos e infraestructura de ML * 3. Ingeniería de software + Código limpio: Escribe código ejemplar y mantenible + Pruebas: Impulsa las prácticas de pruebas (unitarias, de integración y específicas de ML) + Git y colaboración: Flujos de trabajo avanzados con Git y patrones de colaboración + CI/CD: Experiencia en la construcción y mantenimiento de pipelines de ML + Documentación: Crea documentación técnica clara y exhaustiva