Líder de Inteligencia Artificial Generativa

Líder- Inteligencia Artificial

Objetivo del puesto

Responsable de definir, diseñar y ejecutar la estrategia de Inteligencia Artificial de la organización, liderando equipos multidisciplinarios para desarrollar soluciones basadas en IA Generativa, Machine Learning, Visión Computacional y Automatización Inteligente, asegurando su integración con los productos y procesos de negocio.

Responsabilidades

• Liderar proyectos de Inteligencia Artificial de principio a fin.
• Definir arquitecturas basadas en LLMs, Machine Learning y Computer Vision.
• Coordinar equipos de Ciencia de Datos, Desarrollo de Software, DevOps y Negocio.
• Diseñar hojas de ruta (roadmaps) de IA alineadas a los objetivos estratégicos.
• Evaluar nuevas tecnologías, modelos y plataformas de IA.
• Implementar procesos de gobierno, seguridad y calidad para soluciones de IA.
• Definir KPIs de precisión, desempeño y retorno de inversión (ROI).

Conocimientos Técnicos Requeridos

Inteligencia Artificial Generativa

• GPT
• Claude
• Gemini
• Llama
• Mistral
• Qwen

Desarrollo con Agentes de IA

Experiencia creando agentes utilizando herramientas como:

• Claude Code
• OpenCode
• Cursor
• GitHub Copilot
• CrewAI
• AutoGen
• LangGraph
• LangChain

Capacidad para diseñar:

• Agentes de soporte.
• Agentes para capacitación.
• Agentes para Help Desk.
• Agentes para análisis documental.
• Sistemas multiagente.

Machine Learning

Experiencia práctica en:

• Clasificación
• Regresión
• Clustering
• Forecasting
• Modelos supervisados y no supervisados
• Entrenamiento y ajuste fino (Fine Tuning)

Herramientas:

• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• Scikit-Learn

Visión Computacional

Tecnologías deseables:

• YOLO
• Detectron2
• OpenCV
• Segment Anything (SAM)
• Vision Transformers

Reconocimiento de objetos e imágenes

• Detección de objetos.
• Clasificación de imágenes.
• Segmentación semántica.
• Comparación de imágenes.
• Control de calidad mediante visión artificial.

Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP)

Experiencia en proyectos de extracción documental:

Capacidad para implementar:

• OCR
• Extracción de campos
• Clasificación documental
• Validación de identidad

Tecnologías:

• Azure Document Intelligence
• AWS Textract
• Google Document AI
• PaddleOCR
• Tesseract
• Vision Models

Arquitecturas LLM

Experiencia en:

• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Fine Tuning
• Embeddings
• Vector Databases

Herramientas:

• Pinecone
• ChromaDB
• Weaviate
• Qdrant
• Azure AI Search

Perfil de Liderazgo

• Gestión de equipos de IA y desarrollo.
• Definición de estrategia tecnológica.
• Presentación ejecutiva a dirección.
• Gestión de presupuesto.
• Gestión de proveedores de tecnología.
• Evaluación de ROI en proyectos de IA.