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Líder Técnico de Aprendizaje Automático (GenAI)
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Domicilio, Laureles - Estadio, Laureles, Medellín, Antioquia, Colombia
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Descripción

Resumen: Buscamos un Líder Técnico GenAI con experiencia en modelos de lenguaje grande (LLM) y AWS para liderar y orientar a un equipo de ingenieros, impulsando el desarrollo y la implementación de soluciones de IA de vanguardia. Aspectos destacados: 1. Supervisar el desarrollo y la implementación de soluciones de IA de vanguardia 2. Liderar y orientar a un equipo de ingenieros de aprendizaje automático 3. Contribuir con código a componentes críticos o complejos Medellín, Antioquia,Bogotá, Distrito Capital,Cali, Valle del Cauca,Barranquilla,Bucaramanga, Santander Acerca del proyecto Provectus ayuda a las empresas a adoptar ML/IA para transformar la forma en que operan, compiten y generan valor. El enfoque de la empresa está en construir infraestructura de ML para impulsar transformaciones de IA de extremo a extremo, ayudando a las empresas a adoptar los casos de uso de IA adecuados y a escalar sus iniciativas de IA en toda la organización en sectores como Salud y Ciencias de la Vida, Retail y Bienes de Consumo Empacados, Medios y Entretenimiento, Manufactura y negocios de Internet. Buscamos un Líder Técnico GenAI altamente calificado con una sólida experiencia en modelos de lenguaje grande (LLM) y servicios en la nube de AWS. El candidato ideal supervisará el desarrollo y la implementación de soluciones de IA de vanguardia mientras gestiona un equipo de ingenieros. Este rol de liderazgo exige experiencia técnica práctica, planificación estratégica y capacidades de gestión de equipos para entregar productos innovadores a gran escala. Responsabilidades principales: * 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 + Solucionar desafíos técnicos complejos + Evaluar e introducir nuevas tecnologías y herramientas * Mentoría y desarrollo del equipo (35%) * + Orientar a ingenieros de ML junior y de nivel intermedio (2-5 ingenieros) + Realizar revisiones técnicas de código + Brindar orientación sobre la resolución técnica de problemas + 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 * 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 credibilidad técnica mediante codificación activa Requisitos: * Excelencia en ingeniería de ML * + Profunda experiencia en ML: Conocimientos avanzados en múltiples dominios 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 las operaciones de ML + Sistemas LLM: Experiencia con aplicaciones modernas basadas en LLM y RAG + Calidad del código: Estándares y mejores prácticas ejemplares de programación * Amplitud técnica * + Múltiples frameworks de ML: Competencia en TensorFlow, PyTorch, scikit-learn + Plataformas en la nube: Experiencia avanzada en AWS, 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 ML * Ingeniería de software * + Código limpio: Escribe código ejemplar y mantenible + Pruebas: Promueve prácticas de prueba (unitarias, de integración, específicas de ML) + Git y colaboración: Flujos de trabajo avanzados de Git y patrones de colaboración + CI/CD: Experiencia en la construcción y mantenimiento de tuberías de ML + Documentación: Crea documentación técnica clara y exhaustiva Lo que ofrecemos: * Colaboración B2B a largo plazo; * Configuración completamente remota; * Un presupuesto para su seguro médico; * Licencia por enfermedad remunerada, vacaciones y días festivos; * Apoyo continuo para el aprendizaje, incluida la financiación ilimitada para certificaciones AWS. Etapas de la entrevista: * Entrevista de reclutamiento; * Entrevista técnica; * Entrevista de RR.HH.; * Entrevista con el gerente de contratación.

Fuentea:  indeed Ver publicación original
Valentina Rodríguez
Indeed · HR

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