Categorías
···
Entrar / Registro
Resumen: Este puesto de Ingeniero Líder de IA impulsa la transformación digital mediante el diseño, la creación de prototipos y la escalabilidad de soluciones impulsadas por IA para mejorar los flujos de trabajo de ingeniería y desbloquear valor empresarial. Aspectos destacados: 1. Diseñar e implementar soluciones de IA aprovechando RAG y flujos de trabajo basados en agentes. 2. Liderar la entrega rápida basada en MVP y escalar soluciones de IA para empresas. 3. Transformar los flujos de trabajo de ingeniería mediante IA utilizando conjuntos de datos de ingeniería complejos. **Sobre nosotros** Worley es una empresa global de expertos en energía, productos químicos y recursos, con sede central en Australia. Colaboramos con nuestros clientes para ejecutar proyectos y generar valor a lo largo del ciclo de vida de sus activos. Nos especializamos en consultoría, ingeniería, adquisiciones y construcción durante todo el ciclo de vida del proyecto, ofreciendo servicios que se extienden hasta las operaciones y la desactivación. Aprovechando nuestra amplia experiencia y entrega habilitada por IA, apoyamos a nuestros clientes para navegar la complejidad mientras satisfacen las necesidades actuales y transicionan hacia soluciones más sostenibles. **Resumen del puesto:** Nuestro puesto de Ingeniero Líder de IA desempeña un papel clave para habilitar la transformación digital de Worley mediante el diseño, la creación de prototipos y la escalabilidad de soluciones impulsadas por IA que mejoran los flujos de trabajo de ingeniería, automatizan procesos basados en conocimiento y desbloquean un valor empresarial medible a lo largo del ciclo de entrega del proyecto. Este puesto combina una profunda experiencia en el dominio de la ingeniería con capacidades avanzadas de IA/ML, traduciendo datos complejos de ingeniería (por ejemplo, datos del ciclo de vida, documentación técnica y normas) en sistemas inteligentes y listos para producción. **Principales responsabilidades:** **1) Diseño y arquitectura de soluciones de IA** \- Diseñar e implementar soluciones de IA aprovechando: o Generación aumentada por recuperación (RAG) o Flujos de trabajo basados en agentes (uso de herramientas, orquestación, planificación) o Salidas estructuradas (esquemas, JSON, llamadas a funciones) \- Definir patrones de arquitectura reutilizables adaptados a casos de uso de ingeniería (por ejemplo, PEP, MDR, documentación técnica) \- Recomendar estrategias de modelos alineadas con restricciones de costo, rendimiento y seguridad \- Garantizar que las soluciones permanezcan independientes del modelo y adaptables a plataformas empresariales en evolución \- Colaborar con Arquitectura Empresarial para alinearlas con estándares, patrones de integración y requisitos de seguridad **2) Desarrollo rápido de MVP y escalabilidad de la entrega** \- Liderar un enfoque de entrega rápido basado en MVP: o Desarrollar soluciones en ciclos cortos (semanas, no meses) o Validarlas con usuarios mediante criterios de éxito medibles oo Iterar según los comentarios recibidos \- Transicionar soluciones validadas desde entornos de incubadora a arquitecturas empresariales escalables \- Optimizar las soluciones en términos de rendimiento, latencia, costo y fiabilidad \- Apoyar la transferencia estructurada a equipos de producción con documentación clara de la arquitectura y orientaciones para su escalabilidad **3) Transformación de los flujos de trabajo de ingeniería** \- Aplicar IA a conjuntos de datos complejos de ingeniería (por ejemplo, datos del ciclo de vida de equipos, documentación técnica, conjuntos de datos informados por simulaciones) para mejorar la toma de decisiones y la automatización \- Desarrollar soluciones impulsadas por IA que mejoren los flujos de trabajo de ingeniería utilizando datos de Worley, incluidos: o Normas, especificaciones y bases de conocimiento oo Documentación de proyectos (por ejemplo, PEP, MDR) \- Construir e implementar aplicaciones basadas en RAG para generar, validar y complementar resultados de ingeniería \- Diseñar salidas estructuradas y flujos de trabajo con participación humana para casos de uso de ingeniería de alta confianza \- Contribuir a conjuntos de datos y sistemas de conocimiento reutilizables que respalden la adopción escalable de IA \- Traducir los desafíos del ciclo de vida de la ingeniería en soluciones prácticas y desplegables habilitadas por IA **4) Habilitación de producto, valor y negocio** \- Colaborar con equipos de ingeniería y negocios para identificar y priorizar oportunidades de IA de alto valor \- Traducir problemas empresariales en diseños de sistemas de IA, incluidos: o Patrones de interacción con el usuario oo Enfoques de integración en flujos de trabajo oo Marcos de valor medibles (ahorro de tiempo, mejoras de calidad, ganancias de productividad) \- Apoyar la adopción de soluciones de IA integrándolas en los flujos de trabajo de ingeniería \- Contribuir a iniciativas más amplias de transformación digital **5) MLOps, evaluación y IA responsable** \- Aplicar prácticas de MLOps / LLMOps, incluidas: o Canalizaciones CI/CD, contenerización y patrones de implementación oo Monitoreo, observabilidad y seguimiento del rendimiento \- Definir y aplicar marcos de evaluación: o Riesgo de fundamentación y alucinaciones oo Métricas de precisión, usabilidad y rendimiento oo Monitoreo del rendimiento del modelo y conciencia de su deriva \- Garantizar la transparencia, auditabilidad y trazabilidad de las salidas de IA \- Alinear las soluciones con los principios empresariales de seguridad, gobernanza de datos y IA responsable **6) Colaboración con partes interesadas y mentoría** \- Colaborar con equipos multifuncionales (Ingeniería, Datos, Arquitectura, Seguridad) \- Presentar percepciones, prototipos y resultados a partes interesadas y liderazgo \- Mentorear a los miembros del equipo sobre el diseño de soluciones de IA, técnicas de generación de indicaciones (prompting) y enfoques arquitectónicos \- Apoyar la adopción y escalabilidad de capacidades de IA entre los equipos de ingeniería **Habilidades y experiencia requeridas:** \- Título universitario en Ingeniería, Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación o disciplina relacionada \- 4 o más años de experiencia entregando soluciones de IA/ML o IA generativa en entornos de producción o cercanos a la producción \- Experiencia comprobada en el diseño e implementación de: o Arquitecturas RAG oo Flujos de trabajo basados en agentes y copilotos de IA \- Conocimientos sólidos en Python y marcos modernos de IA (por ejemplo, PyTorch, LangChain o equivalente) \- Experiencia con plataformas en la nube y prácticas de MLOps (CI/CD, Docker, MLflow o equivalente) \- Comprensión sólida de patrones de arquitectura de sistemas (API, microservicios, sistemas basados en eventos) \- Capacidad comprobada para traducir problemas complejos de ingeniería o empresariales en soluciones de IA escalables con impacto medible \- Capacidad demostrada para entregar soluciones de IA que impulsen mejoras medibles en la productividad, calidad o eficiencia de la ingeniería \- Excelentes habilidades comunicativas y capacidad para trabajar con equipos técnicos y empresariales **Habilidades y experiencia deseables:** \- Maestría en una disciplina relacionada con IA \- Experiencia aplicando IA en entornos de ingeniería, energía o industriales \- Conocimiento de flujos de trabajo de ingeniería y procesos de entrega de proyectos (por ejemplo, PEP, MDR) \- Experiencia integrando IA en plataformas empresariales (por ejemplo, SharePoint, API, plataformas de datos) \- Exposición a marcos de evaluación de IA, LLMOps o prácticas de gobernanza \- Experiencia con visión por computadora o análisis avanzados **Avanzando juntos** Queremos que nuestro personal se sienta energizado y empoderado para impulsar un impacto sostenible. Por ello, nuestro enfoque se centra en una cultura inspirada en valores que desbloquee la excelencia mediante la pertenencia, la conexión y la innovación. Estamos construyendo un lugar de trabajo diverso, inclusivo y respetuoso. Creamos un espacio donde todos sientan que pertenecen, puedan ser ellos mismos y sean escuchados. Y no solo lo decimos: lo hacemos. Estamos recualificando a nuestro personal, aprovechando habilidades transferibles y apoyando la transición de nuestra fuerza laboral para convertirse en expertos en infraestructura y tecnología energética de bajo carbono actuales. Cualquiera que sea tu ambición, aquí hay un camino para ti. Y no existe ninguna barrera para tu éxito profesional. Únete a nosotros para ampliar tus horizontes, explorar diversas oportunidades y formar parte de la entrega de un cambio sostenible.
