Descripción
Desarrollador senior en inteligencia artificial con experiencia comprobada en diseño, desarrollo e implementación de soluciones basadas en AI y machine learning, particularmente en el manejo y análisis de datos financieros. Este perfil será responsable de integrar modelos predictivos en la plataforma de un nuevo buró de crédito , con enfoque en scoring, validación de identidad y detección de riesgos.
Responsabilidades
- Diseñar e implementar modelos de machine learning / AI enfocados en:
- Scoring crediticio
- Análisis de riesgo
- Validación y segmentación de usuarios
- Modelos de predicción con grandes volúmenes de datos
- Preparar y procesar datasets estructurados y no estructurados provenientes de distintas fuentes (APIs, bases de datos, documentos digitalizados, etc.)
- Evaluar, ajustar y mejorar modelos existentes para optimizar precisión y rendimiento.
- Integrar modelos en ambientes productivos junto al equipo de desarrollo (APIs, pipelines, servicios cloud).
- Colaborar con el equipo técnico y stakeholders del negocio para traducir objetivos estratégicos en soluciones AI concretas.
- Establecer buenas prácticas en el ciclo de vida de modelos (entrenamiento, validación, monitoreo).
- Asegurar que las soluciones cumplan con los estándares de ética, privacidad y cumplimiento regulatorio , especialmente en el contexto KYC y financiero.
Requisitos Tecnicos
- 5+ años de experiencia en desarrollo de modelos demachine learning o inteligencia artificial en entornos productivos.
- Sólidos conocimientos de Python y bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Pandas, NumPy .
- Experiencia en modelos supervisados y no supervisados , especialmente en clasificación y regresión.
- Experiencia trabajando con datasets financieros , credit scoring, o análisis de riesgos.
- Conocimiento en pipeline de datos (ETL) y procesamiento previo de datos (data wrangling).
- Experiencia integrando modelos en entornos cloud (AWS o Azure), usando servicios como:
- AWS SageMaker, Lambda, EC2, S3
- Azure ML, Functions, Data Lake, Cognitive Services
- Capacidad de versionar modelos y llevar control de experimentos (MLflow, DVC o similar).
- Conocimientos de modelos generativos (LLMs) y su aplicación práctica.
- Experiencia en desarrollo de APIs para exponer modelos.
- Experiencia en proyectos fintech, bancarios o regulados.
- Familiaridad con procesamiento de lenguaje natural (NLP) para validación de documentos.
Habilidades Blandas
- Perfil analítico, autónomo, responsable y ético .
- Capacidad de comunicar resultados técnicos a perfiles no técnicos.
- Orientado a resultados, innovación y eficiencia de modelos.
- Sensibilidad hacia el manejo de datos personales y sensibles .
Experiencia Profesional
- Título Universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Software, Matemáticas, Estadística o carrera afín.
- Certificaciones relevantes (deseables, no obligatorias):
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Microsoft Azure AI Engineer Associate
- Google Professional ML Engineer