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Líder Técnico de IA - Stefanini - Nacional
Detalles
Tipo de oferta
Empleo de tiempo completo
Ubicación
Remota
Área de trabajo
Informática
Tipo de cargo
Jefe/Head
Jornada
No definido
Requisitos
Experiencia:
Senior (de 5 a 10 años de experiencia)
Carrera(s):
Ingeniería de Sistemas
Ingeniería de Sistemas Computacionales
Descripción del puesto
Descripción del puesto vacante
¡Se parte de Stefanini!
En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.
Buscamos el mejor talento para asumir la vacante de Líder Técnico IA
Objetivo del Puesto
Liderar la reestructuración, optimización y finalización de soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa y procesamiento de datos. El candidato será responsable de refactorizar la arquitectura y el código existente para garantizar una operación eficiente, escalable y con costos controlados en el uso de modelos de Lenguaje (LLMs) y servicios Cloud.
Responsabilidades y asignaciones
Realizar la auditoría técnica y refactorización del código heredado (Java/Python) para corregir ineficiencias y reducir deuda técnica.
Rediseñar la estrategia de consumo de modelos de IA (Azure OpenAI / LLMs), aplicando técnicas de caching, optimización de prompts, gestión de tokens y selección de modelos para reducir costos operativos.
Supervisar la arquitectura en Azure (Container Apps, Storage, Table Storage, Key Vault, Communication Services) y liderar decisiones de optimización o migración multi-cloud (AWS).
Establecer buenas prácticas de desarrollo, integración continua (CI/CD) en repositorios como Bitbucket, observabilidad (New Relic) y estándares de código limpio.
Definir la hoja de ruta técnica para culminar desarrollos inconclusos y coordinar las entregas del equipo.
Requisitos y calificaciones
Requisitos Técnicos
Experiencia: Mínimo 5 años en desarrollo de software y al menos 1 o 2 años liderando proyectos de Inteligencia Artificial / GenAI en producción.
Lenguajes y Frameworks: Dominio avanzado de Python y Java (Spring Boot).
Inteligencia Artificial y Datos: Experiencia sólida en consumo e integración de LLMs (OpenAI APIs, LangChain, LlamaIndex), generación de Embeddings, NLP y optimización de costos de inferencia.
Cloud Architecture: Experiencia comprobada en Azure (Azure Container Apps, Azure Storage, Azure Table Storage, Key Vault, Azure OpenAI) y conocimientos de AWS (Bedrock, S3, ECS, Lambda)(Si es que migran a AWS).
DevOps y Observabilidad: Manejo de New Relic, Git/Bitbucket, pipelines CI/CD y gestión de secretos.
Competencias Deseables
Enfoque en FinOps básico (optimización de presupuesto Cloud e IA).
Liderazgo técnico y capacidad de interlocución con arquitectura enterprise.
Ofrecemos:
Beneficios ley
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Objetivo del Puesto
Liderar la reestructuración, optimización y finalización de soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa y procesamiento de datos. El candidato será responsable de refactorizar la arquitectura y el código existente para garantizar una operación eficiente, escalable y con costos controlados en el uso de modelos de Lenguaje (LLMs) y servicios Cloud.
Responsabilidades y asignaciones
Realizar la auditoría técnica y refactorización del código heredado (Java/Python) para corregir ineficiencias y reducir deuda técnica.
Rediseñar la estrategia de consumo de modelos de IA (Azure OpenAI / LLMs), aplicando técnicas de caching, optimización de prompts, gestión de tokens y selección de modelos para reducir costos operativos.
Supervisar la arquitectura en Azure (Container Apps, Storage, Table Storage, Key Vault, Communication Services) y liderar decisiones de optimización o migración multi-cloud (AWS).
Establecer buenas prácticas de desarrollo, integración continua (CI/CD) en repositorios como Bitbucket, observabilidad (New Relic) y estándares de código limpio.
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Requisitos y calificaciones
Requisitos Técnicos
Experiencia: Mínimo 5 años en desarrollo de software y al menos 1 o 2 años liderando proyectos de Inteligencia Artificial / GenAI en producción.
Lenguajes y Frameworks: Dominio avanzado de Python y Java (Spring Boot).
Inteligencia Artificial y Datos: Experiencia sólida en consumo e integración de LLMs (OpenAI APIs, LangChain, LlamaIndex), generación de Embeddings, NLP y optimización de costos de inferencia.
Cloud Architecture: Experiencia comprobada en Azure (Azure Container Apps, Azure Storage, Azure Table Storage, Key Vault, Azure OpenAI) y conocimientos de AWS (Bedrock, S3, ECS, Lambda)(Si es que migran a AWS).
DevOps y Observabilidad: Manejo de New Relic, Git/Bitbucket, pipelines CI/CD y gestión de secretos.
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