Directo de la empresahace 16 horas
AI Engineering Manager
Blend360
Buenos Aires, Buenos AiresRemoto · Tiempo completo
Gerencial7+ años
Este aviso fue publicado originalmente en inglés, así que es probable que necesites inglés para este puesto. La descripción puede estar traducida automáticamente al español; ante la duda, revisá el aviso original con el botón de postularte.
Blend360 busca un Gerente de Ingeniería de IA con más de 7 años de experiencia en IA/ML en producción y 2 años de liderazgo de equipos para diseñar, construir y desplegar sistemas de IA robustos, incluyendo RAG y LLMs, en un entorno remoto.
Descripción del puesto
Liderazgo y Entrega - Liderar la entrega de proyectos de principio a fin, con gobernanza clara, comunicación con stakeholders y responsabilidad por los resultados. - Construir y mentorizar un equipo de ingeniería de IA de alto rendimiento, estableciendo estándares técnicos y fomentando una cultura de calidad y pragmatismo. - Ser responsable de propuestas e iniciativas de nuevos negocios, definiendo la viabilidad técnica y comunicando claramente los riesgos y compensaciones a los clientes. - Definir qué sistemas de IA deben y no deben intentar, estableciendo expectativas realistas y siendo transparente sobre las limitaciones. - Realizar revisiones técnicas y evaluaciones arquitectónicas para mantener altos estándares en proyectos y equipo. Desarrollo de IA - Guiar el diseño y la entrega de sistemas RAG, frameworks agentic y soluciones basadas en LLM que sean lo suficientemente robustas para producción. - Liderar la aplicación de técnicas avanzadas de prompt engineering, incluyendo diseño de instrucciones, conjuntos few-shot, salidas estructuradas y prompts de herramientas/agentes. - Ejecutar evaluaciones de viabilidad para elegir el enfoque correcto para cada problema: prompting, RAG, fine-tuning o ML clásico. - Mentorizar ingenieros en diseño de sistemas de IA de principio a fin y prácticas de despliegue en producción. Evaluación y Calidad - Diseñar frameworks de evaluación, incluyendo enfoques LLM-as-a-judge, creación de métricas (recall@k, precision@k) y compuertas de aprobación/rechazo. - Liderar experimentos estructurados en prompts, retrievers, estrategias de chunking y modelos, basados en evidencia y no en intuición. - Establecer prácticas de equipo para identificar y categorizar fallos de modelos, incluyendo alucinaciones, fallos de recuperación y errores de seguimiento de instrucciones. - Establecer estándares de calidad que aseguren que los sistemas de IA cumplan con los requisitos de fiabilidad de producción. MLOps e Infraestructura - Construir infraestructura de inferencia escalable y pipelines CI/CD para modelos de IA/ML que soporten iteración rápida y despliegue fiable. - Automatizar el ciclo de vida completo de MLOps/LLMOps: seguimiento, versionado, despliegue, monitorización y reentrenamiento en todo el equipo. - Diseñar APIs, microservicios y capas de orquestación optimizadas para latencia, costo y fiabilidad. - Liderar decisiones de infraestructura que equilibren la excelencia técnica con la eficiencia del negocio. Qué Buscamos - Más de 7 años construyendo y desplegando soluciones de IA en entornos de producción. - Más de 2 años de liderazgo directo de equipos o experiencia en gestión técnica. - Dominio experto de Python, prácticas sólidas de Git y experiencia con versionado y despliegue de ML/LLM. - Sólida experiencia en la nube (AWS, Azure o GCP), con preferencia por Azure, además de conocimientos de containerización y orquestación. - Experiencia práctica en RAG, cubriendo chunking, embeddings, retrieval, reranking y evaluación. - Trayectoria probada en MLOps/LLMOps utilizando herramientas como MLflow, Weights and Biases o similares. - Habilidades prácticas de diseño de evaluación: métricas, curación de datasets y experimentación estructurada. - Experiencia con arquitecturas orientadas a eventos, APIs y microservicios. - Un comunicador claro, igualmente cómodo con equipos de ingeniería y stakeholders senior. - Fuertes instintos de contratación y formación de equipos con experiencia probada en mentoría. ¿Qué pasa con los idiomas? - Inglés: Avanzado (requerido para una comunicación efectiva con equipos globales y liderazgo de clientes). ¿Cuánta experiencia debo tener? - Más de 7 años de experiencia práctica en ingeniería de IA/ML en entornos de producción, con más de 2 años de liderazgo directo de equipos o responsabilidad de gestión técnica. Opcional (Nice to Have) - Plataforma MLOps de Databricks - Experiencia en fine-tuning de LLM - Construcción de sistemas GenAI agentic - Infraestructura como Código - Seguridad y observabilidad para servicios de IA - Antecedentes en ML clásico - Contribuciones open-source Nuestros Beneficios: - Oportunidades de Aprendizaje: - Certificaciones en AWS (somos AWS Partners), Databricks y Snowflake. - Acceso a rutas de aprendizaje de IA para mantenerse actualizado con las últimas tecnologías. - Planes de estudio, cursos y certificaciones adicionales adaptadas a tu rol. - Acceso a Udemy Business, ofreciendo miles de cursos para potenciar tus habilidades técnicas y blandas. - Clases de inglés para apoyar tu comunicación profesional. - Oportunidades de Viaje: - Viajes para asistir a conferencias de la industria y conocer clientes. - Mentoría y Desarrollo: - Planes de desarrollo de carrera y programas de mentoría para ayudarte a dar forma a tu camino. - Celebraciones y Soporte: - Recompensas por días especiales para celebrar cumpleaños, aniversarios laborales y otros hitos personales. - Equipamiento proporcionado por la empresa. - Opciones de trabajo flexible para ayudarte a lograr el equilibrio adecuado. *Nota: Otros beneficios pueden variar según tu ubicación en LATAM. Para obtener información detallada sobre los beneficios aplicables a tu ubicación específica, consulta con uno de nuestros reclutadores.* ¿Cuáles son los próximos pasos? ¡Nuestro equipo está ansioso por saber de ti! Envíanos tu CV o perfil de LinkedIn a continuación y exploremos trabajar juntos.
Responsabilidades
- Liderar la entrega de proyectos de IA de principio a fin
- Construir y mentorizar un equipo de ingeniería de IA de alto rendimiento
- Establecer estándares técnicos y fomentar una cultura de calidad
- Gestionar propuestas e iniciativas de negocio
- Definir la factibilidad técnica y comunicar riesgos
- Guiar el diseño y entrega de sistemas RAG, frameworks de agentes y soluciones LLM
- Realizar evaluaciones de factibilidad para elegir el enfoque correcto
- Mentorizar ingenieros en diseño de sistemas de IA y despliegue en producción
- Diseñar frameworks de evaluación
- Liderar experimentos estructurados
- Establecer prácticas de equipo para identificar y categorizar fallos de modelos
- Establecer estándares de calidad
- Construir infraestructura de inferencia escalable y pipelines CI/CD
- Automatizar el ciclo de vida MLOps/LLMOps
- Diseñar APIs, microservicios y capas de orquestación
Habilidades
Liderazgo de equiposGestión de proyectosComunicación con clientesGestión de riesgosDiseño de sistemas de IAIngeniería de promptsEvaluación de modelosMLOpsDespliegue de modelosDiseño de APIsMicroserviciosHiringMentoringCalidadPragmatismoComunicación claraExpectativas realistasEvidenciaIntuiciónEficiencia
Beneficios
- Certificaciones (AWS, Databricks, Snowflake)
- Acceso a rutas de aprendizaje de IA
- Planes de estudio, cursos y certificaciones
- Acceso a Udemy Business
- Clases de inglés
- Oportunidades de viaje a conferencias y clientes
- Planes de desarrollo de carrera y mentoría
- Recompensas por días especiales (cumpleaños, aniversarios)
- Equipamiento provisto por la empresa
- Opciones de trabajo flexible
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