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Correo electrónico del destinatario:
Líder Técnico Inteligencia Artificial
Código:
1626497470-2084
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Cargo Requerido:
Científico de datos
Empresa:
MAGNETO GLOBAL S.A.S
Salario:
12 a 15 SMMLV
Tipo de Contrato:
Término Indefinido
Mínimo nivel de estudio:
Universitaria
Mínima experiencia requerida (meses):
48
Distribución:
Departamento(s)
Municipio(s)
BOGOTÁ, D.C.
BOGOTÁ, D.C.,
Fecha límite de envió de candidatos:
30 de Julio de 2026
Prestadores Asociados:
CAJA COLOMBIANA DE SUBSIDIO FAMILIAR- COLSUBSIDIO - CENTRO DE EMPLEO - SANTA FE
Empleo susceptible a teletrabajo:
No
Descripción de la vacante
PU013262 Líder Técnico Inteligencia Artificial SEG Líder Técnico experimentado y visionario con una sólida trayectoria en el desarrollo y la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial. Este rol es crucial para supervisar y guiar a un equipo de ingenieros de Machine Learning e IA Generativa, garantizando la excelencia técnica en la construcción, automatización y despliegue de modelos. El candidato ideal será un mentor, un estratega y un experto práctico, con la capacidad de liderar proyectos complejos, estandarizar procesos de MLOps y asegurar que nuestras soluciones de IA sean escalables, robustas y alineadas con los objetivos de negocio. 1. Liderazgo Técnico y Mentoring: Liderar un equipo de ingenieros de Machine Learning e IA, proporcionando orientación técnica, revisando el código y fomentando las mejores prácticas. Actuar como mentor, ayudando a los miembros del equipo a crecer profesionalmente. 2. Estrategia y Arquitectura: Definir la arquitectura técnica de las soluciones de IA, desde la ingesta de datos y el entrenamiento del modelo hasta el despliegue en producción. Tomar decisiones clave sobre la selección de tecnologías y herramientas (ej. Azure, on-premise, plataformas MLOps, LLMs). 3. Gestión de Proyectos: Planificar, ejecutar y supervisar proyectos de IA, asegurando que se cumplan los plazos y los objetivos de calidad. Ser un punto de contacto clave para las partes interesadas del negocio, traduciendo los requisitos en planes técnicos. 4. Estándares de MLOps: Establecer y aplicar estándares rigurosos de MLOps para automatizar el ciclo de vida de los modelos, incluyendo pipelines de CI/CD, monitoreo de modelos y gobernanza. Garantizar la trazabilidad y reproducibilidad de los modelos. 5.Innovación e Investigación: Mantenerse al día con las últimas tendencias en IA, MLOps e IA Generativa. Evaluar nuevas tecnologías y metodologías para mejorar continuamente nuestras capacidades. 6. Colaboración Interdisciplinaria: Trabajar en estrecha colaboración con científicos de datos, ingenieros de software, diseñadores de UX y gerentes de producto para traducir los requisitos del negocio en soluciones técnicas. 7. 8.
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