Se busca un profesional en ingeniería de IA/ML para liderar el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático avanzados enfocados en la seguridad y la eficiencia. El candidato trabajará con equipos de datos y MLOps para crear soluciones de IA escalables y preparadas para entornos de producción, incluyendo investigación en tecnologías futuras como la criptografía poscuántica.

Responsabilidades:

• Desarrollo avanzado de modelos de IA: diseño y optimización de modelos de aprendizaje automático supervisados, no supervisados y basados en NLP para impulsar inteligencia centrada en la seguridad en la plataforma.
  
• Flujos de trabajo de RAG e incrustación: creación e implementación de canalizaciones de RAG, incrustaciones y almacenes de características que permitan la toma de decisiones en tiempo real y consciente del contexto.
  
• Sistemas de IA listos para producción: colaboración con ingenieros de datos y MLOps para empaquetar, implementar y supervisar modelos en entornos escalables nativos de la nube.
  
• Análisis impulsados por IA: aprovechamiento del aprendizaje profundo y NLP para proporcionar información práctica sobre postura de riesgo, cumplimiento y eventos de seguridad.
  
• Preparación para el futuro de Quantum: investigación y creación de prototipos de enfoques de IA que puedan adaptarse a estándares criptográficos poscuánticos y remediación automatizada.
  
• Desarrollo y optimización de modelos: implementación, refinamiento y mantenimiento de modelos de ML supervisados, no supervisados y basados en NLP.
  
• Integración de producción: colaboración con ingenieros de datos y MLOps para empaquetar, implementar y supervisar modelos dentro de un sólido flujo de trabajo de CI/CD.
  
• Ajuste del rendimiento: optimización de eficacia, eficiencia y fiabilidad de los modelos.
  
• Soporte para proyectos paralelos: gestión de múltiples iniciativas de IA para agilizar la ejecución de diversas iniciativas de I+D.
  

Requisitos:

• Al menos 4 años de experiencia en ingeniería de IA/ML con experiencia práctica en el desarrollo e implementación de modelos de ML de grado de producción.
  
• Experiencia práctica con aprendizaje supervisado, no supervisado, NLP y técnicas de aprendizaje.
  
• Historial comprobado de creación, optimización e implementación de modelos en entornos de producción.
  
• Experiencia con modelos en contenedores, canalizaciones de IA basadas en la nube (preferiblemente AWS) y CI/CD para ML.
  
• Competencia en Python y marcos de ML como PyTorch, TensorFlow o Scikit-learn.
  
• Mentalidad orientada al rendimiento, con experiencia en optimización de modelos para lograr precisión, eficiencia y escalabilidad.
  
• Capacidad para prosperar en un equipo multifuncional y disposición para aprender y contribuir a las mejores prácticas de IA.