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Lider tecnico (AI & Data)

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Description

Definir y supervisar la arquitectura técnica de productos de datos e inteligencia artificial.
Liderar equipos multidisciplinarios en el desarrollo de soluciones de IA y analítica avanzada.
Traducir necesidades del negocio en soluciones técnicas efectivas en colaboración con stakeholders.
Garantizar la calidad del código mediante revisiones, mentoría y promoción de buenas prácticas de desarrollo.
Implementar y optimizar pipelines de datos para soportar modelos de IA en producción.
Supervisar y diseñar arquitecturas de software que integren módulos de inteligencia artificial.
Mantenerse actualizado sobre tendencias y nuevas tecnologías en inteligencia artificial y datos.
Participar activamente en la codificación, revisión de modelos y definición de arquitecturas.

Requirements

Mínimo 5 años de experiencia técnica liderando proyectos de analítica avanzada, ciencia de datos o productos basados en IA.
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, incluyendo regresión, árboles, clustering, SVM y boosting.
Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas.
Experiencia implementando pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado.
Experiencia en desarrollo de modelos de detección de fraude, scoring de riesgo o modelos basados en comportamiento transaccional.
Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos.
Experiencia en bases de datos relacionales como SQL Server y PostgreSQL, y NoSQL como MongoDB y Neo4j.
Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure, AWS y deseable GCP.
Integración de sistemas mediante API RESTful, GraphQL y mensajería asincrónica como Kafka, RabbitMQ o Azure Service Bus.
Enfoque hands-on con capacidad de liderar técnicamente y participar activamente en codificación, revisión de modelos y definición de arquitecturas.
Dominio de Python y frameworks como Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow o NetworkX, o herramientas similares.
Conocimiento del ecosistema WhatsApp Business, incluyendo API oficial, categorías de mensaje y modelo de precios.
Conocimiento en gobierno de datos y seguridad de datos.
Uso de herramientas de containerización y orquestación como Docker, Kubernetes y Airflow.
Conocimiento en lenguajes como C# (.NET), Java o Golang.
Experiencia o interés en monetización de datos.

Benefits

Desarrollo de productos innovadores con enfoque en IA y datos.
Cultura de buenas prácticas, arquitectura moderna y trabajo colaborativo.
Posibilidades de crecimiento técnico y formación continua.
Modalidad remota o híbrida.
Remoto desde México.
Híbrido en CDMX o Guadalajara.

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