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Lider tecnico (Conversational AI)
Metova —México
- Tiempo completo
- Home Office (Desde casa)
- Azure
- Java
- Licenciatura
Postulación rápida
16h

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Lider tecnico (Conversational AI)
Metova —México
Sólido entendimiento de técnicas de NLP, detección de anomalías y teoría de grafos, con aplicación práctica en soluciones empresariales.
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Lider tecnico (Conversational AI)

Metova -
México

Postulación rápida

Información del empleo

Tiempo completo
Hace 16 horas

Cualificaciones

TensorFlow
Azure
Go
Kubernetes
PyTorch
Bases de datos relacionales
C#
Microsoft SQL Server
NoSQL
Google Cloud Platform
MongoDB
.NET
Java
Docker
Licenciatura
JavaScript
PostgreSQL
Neo4j
RabbitMQ
NLP
Kafka
Liderazgo
Python

Descripción completa del empleo

Buscamos un(a) Líder Técnico con experiencia en el desarrollo y liderazgo de soluciones de datos e inteligencia artificial. Este rol combina habilidades técnicas avanzadas con liderazgo estratégico para guiar equipos en la creación de productos innovadores que aprovechen el poder de los datos y la IA. El candidato ideal será responsable de definir la arquitectura técnica, supervisar la implementación de soluciones y garantizar la alineación con los objetivos del negocio.

Responsabilidades Principales

Definir, supervisar y diseñar la arquitectura técnica de soluciones basadas en datos e inteligencia artificial, estableciendo la visión tecnológica y seleccionando herramientas y frameworks adecuados.
Liderar equipos multidisciplinarios en el diseño, desarrollo y operación de soluciones de machine learning, IA generativa y procesamiento de lenguaje natural, incluyendo microservicios y arquitecturas orientadas a eventos.
Validar con el equipo de MLOps, el ciclo de vida de los modelos: entrenamiento, validación, despliegue con CI/CD, monitoreo y retraining.
Desplegar e integrar chatbots en WhatsApp, incluyendo el conocimiento del modelo de precios por mensaje, la categorización (marketing, autenticación, utilidad) y la integración fluida con agentes humanos para escalamiento y resolución.
Colaborar activamente con áreas de producto, negocio y UX, traduciendo requerimientos estratégicos en soluciones técnicas escalables y sostenibles.
Asegurar calidad técnica, promoviendo buenas prácticas de desarrollo, revisiones de código, definición de estándares y métricas de desempeño.
Explorar y adoptar nuevas tecnologías en IA (modelos supervisados/no supervisados, detección de anomalías, grafos, generative AI), manteniéndose actualizado en tendencias y mejores prácticas.
Garantizar la gobernanza y seguridad de datos, cumpliendo con políticas de privacidad, control de acceso y cumplimiento regulatorio.

Requirements

Experiencia comprobable (5+ años) liderando proyectos de IA, ciencia de datos o analítica avanzada, incluyendo al menos 2 años con LLMs o IA generativa.
Experiencia en diseño e implementación de soluciones de detección de anomalías y patrones de comportamiento, especialmente en contextos de riesgo o fraude.
Sólido conocimiento en machine learning supervisado y no supervisado (regresión, árboles, clustering, SVM, boosting, etc.).
Dominio de Python y frameworks de machine learning como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow.
Experiencia en arquitectura backend, diseño de microservicios, APIs REST, bases de datos relacionales (PostgreSQL, SQL Server) y NoSQL(MongoDB, Neo4J, etc.), y mensajería asíncrona (Kafka, RabbitMQ, etc.).
Conocimiento del ecosistema WhatsApp Business: API oficial, categorías de mensaje, modelo de precios y estrategias de optimización de costos.
Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos.
Conocimiento en Docker, Kubernetes, CI/CD, sistemas de monitoreo, pipelines de entrenamiento y despliegue continuo.
Sólido entendimiento de técnicas de NLP, detección de anomalías y teoría de grafos, con aplicación práctica en soluciones empresariales.
Enfoque hands-on, con capacidad de liderar técnicamente y participar activamente en codificación, revisión de modelos y definición de arquitecturas.

Plus / Deseables (Nice to Have)

Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure, AWS y (deseable) GCP.
Implementación de gobierno de datos y seguridad de datos
Implementación de pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado.
Conocimiento en diversos lenguajes de programación como C# (.NET), Java, Golang
Implementación de modelos de Monetización de datos
Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas.

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