GERENTE DE INTEGRACION Y DESPLIEGUE

Tu talento merece los mejores beneficios

• Prestaciones de ley

• Salario competitivo

• Fondo de Ahorro

• Descuentos en compras de muebles y ropa

• Aguinaldo

• Vacaciones

• Prima vacacional

• Reparto de utilidades

• Día libre de cumpleaños

• Club de protección familiar

• Becas y programas educativos

• Útiles escolares para tus hijos

• Ambiente de trabajo agradable

• Entre otros beneficios y prestaciones

Tu impacto en la organización

• Asumir la responsabilidad directa de la estabilidad, escalabilidad y rendimiento de las soluciones en producción, gestionando incidentes, automatizando flujos de trabajo y eliminando cuellos de botella.

• Actuar como enlace principal entre el equipo técnico, Científicos de Datos y líderes de negocio (Gerentes de Modelado Avanzado, Direcciones Comerciales y Financieras) para validar requerimientos y traducir objetivos complejos en entregables ejecutables.

• Coordinar y supervisar las solicitudes de datos del equipo, garantizando el acceso oportuno a la información y el cumplimiento riguroso de las normativas de seguridad, confidencialidad y gobernanza.

• Planificar, asignar y supervisar la construcción de pipelines de datos, despliegue de modelos y monitoreo continuo, asegurando la entrega oportuna con altos estándares de calidad y rendimiento.

• Recopilar, analizar y reportar métricas clave de desempeño operativo (velocidad de entrega, calidad de código, nivel de incidentes y tasa de éxito de despliegues) para la toma de decisiones gerencialeDirigir, guiar y desarrollar profesionalmente al equipo de Ingenieros de Machine Learning, gestionando sus procesos de onboarding y fomentando un entorno ágil de colaboración, aprendizaje continuo y crecimiento técnico.

  ¿Qué perfil buscamos?

  Formación: Licenciatura/Ingeniería en disciplinas cuantitativas (Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Matemáticas, Actuaría, Ing. en Sistemas o afines).

• Deseable: Maestría en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Ingeniería de Software, Cloud Engineering o Big Data & Analytics. (Doctorado en IA, ML o Sistemas Distribuidos es un plus).

• Experiencia: Mínimo 6 años de experiencia en roles técnicos (MLOps, Data Engineering o Software Engineering), con al menos 2 a 3 años liderando equipos técnicos o ejerciendo como Tech Lead / Gerente de Ingeniería. Experiencia demostrable liderando proyectos tecnológicos de ciclo completo utilizando metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y herramientas como Jira.

  Experiencia sólida en plataformas Cloud (principalmente GCP, AWS), despliegue de microservicios (Docker, Kubernetes, FastAPI/Flask), pipelines de ETL/ELT y conceptos avanzados de CI/CD para Machine Learning.

• Dominio avanzado de Python y SQL; experiencia en orquestación de datos y frameworks de procesamiento (Apache Airflow, Spark, Databricks)

• Conocimiento: Certificaciones Cloud/ML: AWS Certified Data Analytics, GCP Professional ML Engineer, GCP Professional Data Engineer o CKA (Kubernetes). Metodológicas: Scrum Master Certified (SMC) o TOGAF Certified.

• Manejo de herramientas como MLflow, Kubeflow, TFX, Seldon, Grafana, Prometheus y familiaridad con soluciones de IA Generativa

• Inglés nivel intermedio-avanzado (B2 o superior)

1. Liderar, guiar y desarrollar profesionalmente al equipo de Ingenieros de ML, para fomentar un ambiente de alta colaboración, aprendizaje continuo y crecimiento técnico. 2. Gestionar los recursos y el proceso de onboarding del equipo, para garantizar su rápida integración y acelerar su productividad y autonomía desde el inicio. 3. Planificar, asignar y supervisar la ejecución de tareas de construcción de pipelines, despliegue de modelos y monitoreo, para asegurar la entrega oportuna y con altos estándares de calidad de los proyectos del equipo. 4. Realizar análisis de factibilidad y viabilidad técnica, así como las propuestas de solución y arquitectura para los nuevos proyectos de analítica e IA, para asegurar que las iniciativas sean viables y cuenten con un diseño claro antes de su ejecución. 5. Coordinar y supervisar el proceso de solicitud de datos realizado por el equipo, para garantizar el acceso oportuno a la información y el estricto cumplimiento de las normativas de seguridad y confidencialidad. 6. Actuar como enlace de comunicación principal entre los Ingenieros y los líderes técnicos , para traducir los requerimientos complejos y asegurar el perfecto alineamiento del equipo con los objetivos del proyecto. 7. Colaborar de cerca con los Científicos de Datos para validar los requerimientos técnicos y funcionales de los modelos, para asegurar que los despliegues cumplan con el comportamiento esperado y la correcta integración en producción. 8. Garantizar la aplicación de las mejores prácticas de MLOps y desarrollo mediante revisiones de código continuas, para asegurar que cada solución cumpla con los estándares de calidad, arquitectura y seguridad, tanto los definidos internamente en el CENIC como los establecidos a nivel corporativo. 9. Asumir la responsabilidad por la estabilidad y el rendimiento de las soluciones en producción, para garantizar la continuidad operativa mediante la coordinación de incidentes y la correcta documentación. 10. Optimizar continuamente los flujos de trabajo del equipo mediante la identificación de cuellos de botella y la automatización, para incrementar la eficiencia operativa y la fiabilidad de las entregas. 11. Recopilar y reportar las métricas de desempeño operativo del equipo , para proporcionar visibilidad a la gerencia senior y habilitar una toma de decisiones informada sobre el rendimiento.