Lead AI/ML Engineer

Autonomic Mind; United States; Remote; USD 180,000 - 260,000; Full time

Job summary

Autonomic Mind busca un líder técnico en analítica e IA para liderar el diseño, implementación y evolución de soluciones de ML, IA generativa y sistemas de agentes, desde la prueba de concepto hasta producción.

Prepare experimentos con criterios de negocio y estadísticos, e implemente prácticas de MLOps para garantizar trazabilidad y gobernanza. Comunica resultados a la alta dirección con claridad.

Qualifications

• Entre 8 y 10 años de experiencia desarrollando modelos analíticos y de Machine Learning.
• Experiencia implementando IA generativa y/o agentes en entornos productivos.
• Experiencia en MLOps: llevar modelos de la prueba de concepto a producción, monitorearlos y evolucionarlos.
• Diseño de experimentos y sólidos conocimientos de estadística, matemáticas y econometría aplicadas.
• Dominio práctico de Python y SQL.
• Uso de herramientas de IA en el trabajo diario.
• Capacidad demostrada para enseñar, mentorear y transferir conocimiento a otros equipos.
• Comunicación ejecutiva: presentar soluciones técnicas a alta dirección.
• Conocimiento de AWS, arquitecturas cloud, APIs e integración de servicios.
• Conocimiento de n8n y frameworks de orquestación de agentes.
• Certificaciones en cloud, MLOps, LLMOps / AgentOps, seguridad de IA o gobierno de datos.
• Escolaridad requerida: Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Estadística, Matemáticas, Economía, Ingeniería Industrial, Física o carreras afines con sólida formación cuantitativa. Maestría obligatoria en IA , Ciencia de Datos, Machine Learning, Analítica, Estadística, Ciencias de la Computación o áreas afines

Responsibilities

• Liderar el diseño, la implementación y la evolución de soluciones de Machine Learning, IA generativa y sistemas de agentes, desde la prueba de concepto hasta producción.
• Definir y estructurar experimentos con criterio estadístico y de negocio: variables, baselines, métricas, umbrales, validaciones temporales y comparaciones reproducibles.
• Aplicar prácticas de MLOps: versionamiento de datos y modelos, pipelines de entrenamiento e inferencia, monitoreo de desempeño y drift, y mecanismos de rollback.
• Gestionar el ciclo de vida de prompts, modelos y agentes (LLMOps / AgentOps) con evaluaciones y trazabilidad.
• Diseñar agentes de IA y arquitecturas de orquestación con controles de seguridad y continuidad operativa.
• Traducir el desempeño técnico de los modelos en impacto económico, operativo, de riesgo y de experiencia del cliente.
• Transferir conocimiento y fortalecer capacidades técnicas de los equipos en los que participa.
• Comunicar soluciones, resultados, riesgos y limitaciones a la alta dirección y a los stakeholders con claridad y consistencia.
• Asegurar que las soluciones cumplan criterios de gobierno, seguridad, explicabilidad, auditoría y gestión de riesgos.

Skills

ML/DL modeling

Generative AI

MLOps

Experiment design

Python

SQL

Executive communication

System thinking

Risk banking

Education

Doctorado en IA/Data Science

Maestría en IA/Data Science

Profesional en Ingeniería/Ciencias de la Computación

Tools

AWS

n8n

APIs

LLMOps/AgentOps

Job description

Eres una persona que disfruta llevar la analítica y la inteligencia artificial del papel a la realidad. Tienes una profundidad técnica que te permite diseñar, construir y poner en producción modelos de Machine Learning, soluciones de IA generativa y agentes, pero también una visión estratégica que te lleva a pensar primero en el problema de negocio y después en la tecnología.

No necesitas tener un equipo a cargo para generar impacto: lideras desde el conocimiento, influyes en otras áreas, inspiras confianza y te aseguras de que lo que construyes quede instalado en las personas con las que trabajas. Eres riguroso con la evidencia, documentas tus decisiones, reconoces las limitaciones de cada solución y sabes explicar temas complejos con claridad ante la alta dirección.

¡Si disfrutas impulsar proyectos clave de IA en una de las organizaciones más grandes del país y ver cómo tu conocimiento fortalece a otros equipos, esta posición es para ti!

Impulsar y transformar proyectos clave de analítica e inteligencia artificial mediante liderazgo técnico y liderazgo por influencia, sin personas a cargo.

Liderar el diseño, la implementación y la evolución de soluciones de Machine Learning, IA generativa y sistemas agénticos, desde la prueba de concepto hasta producción.

Estructurar experimentos con criterio estadístico y de negocio: variables, baselines, métricas, umbrales, validaciones temporales y comparaciones reproducibles.

Definir y aplicar prácticas de MLOps: versionamiento de datos y modelos, pipelines de entrenamiento e inferencia, monitoreo de desempeño y drift, esquemas Champion–Challenger y mecanismos de rollback.

Gestionar el ciclo de vida de prompts, modelos y agentes (LLMOps / AgentOps) con evaluaciones, métricas de calidad, trazabilidad y despliegues controlados.

Diseñar agentes de IA y arquitecturas de orquestación con controles de seguridad, escalamiento a personas y continuidad operativa.

Traducir el desempeño técnico de los modelos en impacto económico, operativo, de riesgo y de experiencia del cliente.

Transferir conocimiento y fortalecer las capacidades técnicas de los equipos en los que participa.

Comunicar soluciones, resultados, riesgos y limitaciones a la alta dirección y a los stakeholders con claridad y consistencia.

Asegurar que las soluciones cumplan criterios de gobierno, seguridad, explicabilidad, auditoría y gestión de riesgos.

Habilidades necesarias

• Entre 8 y 10 años de experiencia desarrollando modelos analíticos y de Machine Learning.
• Experiencia implementando soluciones de IA generativa y/o agentes de IA en entornos productivos.
• Experiencia en MLOps: llevar modelos de la prueba de concepto a producción, monitorearlos y evolucionarlos.
• Diseño de experimentos y sólidos conocimientos de estadística, matemáticas y econometría aplicadas.
• Dominio práctico de Python y SQL.
• Uso de herramientas de IA en el trabajo diario.
• Capacidad demostrada para enseñar, mentorear y transferir conocimiento a otros equipos.
• Comunicación ejecutiva: presentar soluciones técnicas a alta dirección.
• Pensamiento sistémico, visión estratégica y orientación al negocio.
• Doctorado en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Machine Learning, Estadística, Matemáticas o áreas afines.
• Experiencia en banca o sector financiero, especialmente en gestión de cartera o riesgo de crédito.
• Conocimiento de AWS, arquitecturas cloud, APIs e integración de servicios.
• Conocimiento de n8n y frameworks de orquestación de agentes.
• Certificaciones en cloud, MLOps, LLMOps / AgentOps, seguridad de IA o gobierno de datos.
• Escolaridad requerida: Escolaridad requerida: Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Estadística, Matemáticas, Economía, Ingeniería Industrial, Física o carreras afines con sólida formación cuantitativa. Maestría obligatoria en IA , Ciencia de Datos, Machine Learning, Analítica, Estadística, Ciencias de la Computación o áreas afines

Modalidad: Remoto ( preferiblemente Bogotá y Medellín)