Ia Machine Learning - Ml Experto

Inetum Colombia; Bogotá ciudad; Presencial; COP 220.000.000 - 380.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Inetum Colombia busca un profesional Senior Experto en Ingeniería de Sistemas para liderar la definición de arquitecturas de ML y soluciones basadas en LLMs a escala empresarial.

Se espera experiencia >6 años, responsabilidad de IA, gobernanza, costo-eficiencia y cumplimiento normativo. Trabajará en embeddings, RAG, entrenamiento distribuido en la nube y APIs para productivizar modelos.

Formación

• Perfil Senior Experto con más de 6 años de experiencia en ML y arquitecturas LLM.
• Capacidad para definir estrategias de IA, gobernanza y prácticas de MLOps/LLMOps.
• Experiencia en soluciones basadas en embeddings y arquitectura de datos a escala.

Responsabilidades

• Definir arquitecturas de ML y LLMs escalables, resilientes y costo-eficientes.
• Implementar y gobernar prácticas de MLOps/LLMOps: versionamiento, monitoreo y costo.
• Diseñar soluciones con embeddings y RAG; entrenamiento distribuido en nube.
• Establecer marcos de evaluación (A/B testing, métricas de desempeño).
• Definir lineamientos de seguridad, privacidad y gobernanza de IA.
• Diseñar y optimizar pipelines de datos y ML (batch y streaming).
• Productivizar modelos mediante APIs y arquitecturas desacopladas.

Conocimientos

Python avanzado

TensorFlow/PyTorch

APIs FastAPI

LangChain

MLOps

LLMOps

Embeddings

Educación

Ingeniería de Sistemas

Herramientas

Lflow

Kubeflow

Airflow

Kafka

Kinesis

Terraform

CloudFormation

Descripción del empleo

Descripción del empleo

Buscamos profesional en Ingeniería de Sistemas, desarrollador y/o programador o afines, con más de 6 años de experiencia realizando el diseño e implementación de arquitecturas de Machine Learning y soluciones basadas en LLMs a escala empresarial.

Perfil Senior Experto, responsable de definir estrategias de IA, arquitecturas escalables y prácticas de MLOps/LLMOps, garantizando generación de valor, eficiencia operativa, optimización de costos y cumplimiento normativo.

Requisitos

Responsabilidades

• Definir y realizar arquitecturas de ML y LLMs escalables, resilientes y costo-eficientes.
• Implementar y gobernar prácticas de MLOps y LLMOps (versionamiento, monitoreo, optimización de inferencias y costos).
• Diseñar soluciones basadas en embeddings y RAG con altos estándares de calidad semántica.
  Realizar entrenamiento distribuido y optimización de modelos en entornos cloud.
• Establecer marcos de evaluación (A/B testing, métricas de desempeño e impacto).
• Definir lineamientos de seguridad, privacidad y gobernanza de IA.
• Diseñar y optimizar pipelines de datos y ML (batch y streaming).
• Productivizar modelos mediante APIs y arquitecturas desacopladas.

Conocimientos técnicos

• Programación y frameworks:
  Python avanzado, TensorFlow/PyTorch, APIs (FastAPI), herramientas de LLM (LangChain o similares).
• MLOps & LLMOps:
  Lflow, Kubeflow, gobernanza, monitoreo y lifecycle de modelos.
• Cloud & Infraestructura:
  AWS (preferible), IaC (Terraform/CloudFormation), arquitecturas distribuidas.
• Ingeniería de datos:
  Spark, Athena, Glue o equivalentes; manejo de grandes volúmenes de datos.
  Orquestación & Streaming:
  Airflow, Prefect o similares; Kafka/Kinesis.
• CI/CD y monitoreo:
  Pipelines de integración y despliegue continuo; CloudWatch o similares.

Información adicional

Habilidades blandas

• Pensamiento analítico y orientación a resultados
• Capacidad de resolver problemas complejos
• Habilidad para comunicar resultados técnicos a audiencias no técnicas
• Trabajo en equipo y colaboración con áreas de negocio
• Proactividad y aprendizaje continuo
• Enfoque en generación de valor para el negocio