Como Líder Técnico de Aprendizaje Automático, proporcionará liderazgo técnico y mentoría al equipo de ingeniería de aprendizaje automático en Colombia. Guiará las decisiones técnicas, garantizará la calidad del código, mentorará a los ingenieros y ayudará a construir una cultura de excelencia técnica. Aunque este no es un puesto de gestión de personal, usted actuará como el referente técnico y el experto de confianza para el equipo. ### **Responsabilidades principales:** * 1\. Liderazgo técnico (40%) * Establecer la dirección técnica y los estándares para los proyectos de aprendizaje automático * Tomar decisiones arquitectónicas para los sistemas de aprendizaje automático * Revisar y aprobar diseños técnicos * Identificar y abordar la deuda técnica * Promover las mejores prácticas en ingeniería de aprendizaje automático * Solucionar desafíos técnicos complejos * Evaluar e introducir nuevas tecnologías y herramientas * 2\. Mentoría y desarrollo del equipo (35%) * Mentorear a ingenieros junior y de nivel intermedio en aprendizaje automático (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 aprendizaje automático * Mantener la credibilidad técnica mediante la programación activa ### **Requisitos:** * 1\. Excelencia en ingeniería de aprendizaje automático * Conocimiento profundo de aprendizaje automático: Conocimientos avanzados en múltiples dominios de aprendizaje automático * Aprendizaje automático en producción: Amplia experiencia en la construcción de sistemas de aprendizaje automático listos para producción * Arquitectura: Capacidad para diseñar arquitecturas de aprendizaje automático escalables y mantenibles * MLOps: Sólida comprensión de la infraestructura y operaciones de aprendizaje automático * Sistemas basados en modelos de lenguaje grande (LLM): Experiencia con aplicaciones modernas basadas en LLM y recuperación-aumentada por generación (RAG) * Calidad del código: Normas y mejores prácticas ejemplares de programación * 2\. Amplitud técnica * Múltiples marcos de aprendizaje automático: Competencia en TensorFlow, PyTorch y scikit-learn * Plataformas en la nube: Experiencia avanzada con AWS y familiaridad con otras plataformas * Ingeniería de datos: Comprensión de tuberías 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 aprendizaje automático * 3\. Ingeniería de software * Código limpio: Escribe código ejemplar y mantenible * Pruebas: Promueve las prácticas de pruebas (unitarias, de integración y específicas de aprendizaje automático) * Git y colaboración: Flujos de trabajo avanzados con Git y patrones de colaboración * CI/CD: Experiencia en la construcción y mantenimiento de tuberías de aprendizaje automático * Documentación: Crea documentación técnica clara y exhaustiva Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar partes del proceso de contratación, como la revisión de solicitudes, el análisis de currículums o la evaluación de respuestas. Estas herramientas asisten a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación son tomadas exclusivamente por personas. Si desea más información sobre cómo se procesan sus datos, contáctenos.