IA Machine Learning - ML Experto
Коротко
Defines AI strategies and scalable ML/LLM architectures; implements MLOps/LLMOps practices, designs RAG solutions, and performs distributed training in cloud · Needs: Degree in Systems Engineering, development, or related field; 6+ years designing and implementing ML architectures and LLM solutions at enterprise scale.
Описание от работодателя
{"sections": {"companyDescription": {"title": "Descripción de la empresa", "text": " Inetum es una compañía global de servicios de tecnología e innovación digital, presente en más de 26 países. En Colombia, Inetum ofrece soluciones tecnológicas avanzadas que impulsan la transformación digital de empresas en diversos sectores, brindando servicios en consultoría, desarrollo de software, integración de sistemas, outsourcing y soporte técnico.
Con un enfoque en la agilidad y adaptabilidad, Inetum Colombia busca crear valor para sus clientes mediante la implementación de tecnologías innovadoras que mejoren la eficiencia y productividad. Nuestro equipo está compuesto por expertos en diversas áreas tecnológicas que trabajan en un entorno colaborativo, dinámico y orientado a resultados. Únete a Inetum y sé parte de una compañía que está transformando el futuro de las empresas a través de la tecnología.
"}, "jobDescription": {"title": "Descripción del empleo", "text": " Buscamos profesional en Ingeniería de Sistemas, desarrollador y/o programador o afines , con más de 6 años de experiencia realizando el diseño e implementación de arquitecturas de Machine Learning y soluciones basadas en LLMs a escala empresarial.
Perfil Senior Experto , responsable de definir estrategias de IA, arquitecturas escalables y prácticas de MLOps/LLMOps, garantizando generación de valor, eficiencia operativa, optimización de costos y cumplimiento normativo.
"}, "qualifications": {"title": "Requisitos", "text": " Responsabilidades
Definir y realizar arquitecturas de ML y LLMs escalables, resilientes y costo-eficientes.
Implementar y gobernar prácticas de MLOps y LLMOps (versionamiento, monitoreo, optimización de inferencias y costos).
Diseñar soluciones basadas en embeddings y RAG con altos estándares de calidad semántica.
\nRealizar entrenamiento distribuido y optimización de modelos en entornos cloud.
Establecer marcos de evaluación (A/B testing, métricas de desempeño e impacto).
Definir lineamientos de seguridad, privacidad y gobernanza de IA.
Diseñar y optimizar pipelines de datos y ML (batch y streaming).
Productivizar modelos mediante APIs y arquitecturas desacopladas.
Conocimientos técnicos
Programación y frameworks:
\nPython avanzado, TensorFlow/PyTorch, APIs (FastAPI), herramientas de LLM (LangChain o similares).
MLOps & LLMOps:
\nLflow, Kubeflow, gobernanza, monitoreo y lifecycle de modelos.
Cloud & Infraestructura:
\nAWS (preferible), IaC (Terraform/CloudFormation), arquitecturas distribuidas.
Ingeniería de datos:
\nSpark, Athena, Glue o equivalentes; manejo de grandes volúmenes de datos.
\n Orquestación & Streaming:
\nAirflow, Prefect o similares; Kafka/Kinesis.
CI/CD y monitoreo:
\nPipelines de integración y despliegue continuo; CloudWatch o similares.
"}, "additionalInformation": {"title": "Información adicional", "text": " Habilidades blandas
Pensamiento analítico y orientación a resultados
Capacidad de resolver problemas complejos
Habilidad para comunicar resultados técnicos a audiencias no técnicas
Trabajo en equipo y colaboración con áreas de negocio
Proactividad y aprendizaje continuo
Enfoque en generación de valor para el negocio
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