Líder Técnico De Inteligencia Artificial

Misión Liderar técnica y funcionalmente la ejecución de iniciativas de Inteligencia Artificial e Inteligencia Artificial Generativa de UltraGroup, habilitando la adopción real de AI en procesos de negocio, tecnología, soporte, operaciones y producto mediante soluciones seguras, medibles, escalables y alineadas con la estrategia de modernización tecnológica de la compañía. Actúa como puente entre tecnología, datos, automatización y áreas de negocio, asegurando que la AI se traduzca en capacidades efectivas para optimizar procesos, reducir tiempos operativos, mejorar la experiencia de usuario, aumentar eficiencia y fortalecer la estabilidad transaccional. Responsabilidades Traducir la estrategia de AI definida por la VP de Tecnología en un portafolio priorizado de casos de uso AI/GenAI, con alcance, responsables, beneficios esperados y criterios de salida a producción. Liderar la ejecución técnica de casos de uso AI/GenAI desde el diseño funcional hasta la puesta en producción, asegurando tiempos, calidad técnica y valor de negocio. Asegurar la adopción funcional de las soluciones AI implementadas mediante acompañamiento, capacitación, gestión del cambio y seguimiento al uso real por parte de los usuarios objetivo. Definir y aplicar lineamientos técnicos de uso responsable, seguridad, privacidad, trazabilidad, control de acceso, gestión de riesgos y gobierno de modelos AI/GenAI. Coordinar con Seguridad de la Información, Datos y Tecnología la evaluación de riesgos de los casos de uso AI antes de su implementación productiva. Prevenir, escalar y gestionar incidentes críticos asociados al uso de AI, asegurando controles preventivos, trazabilidad y planes de mitigación. Trabajar con Ciencia de Datos para integrar datos gobernados, modelos, analítica avanzada, embeddings, RAG, agentes y capacidades predictivas o generativas en soluciones AI. Validar la calidad, disponibilidad y trazabilidad de las fuentes de datos utilizadas por soluciones AI, en coordinación con los responsables de datos y áreas usuarias. Promover la reutilización de componentes, prompts, conectores, APIs, pipelines, agentes, documentación técnica y activos AI para acelerar nuevas implementaciones. Liderar funcional y técnicamente al recurso de automatización, priorizando flujos de alto impacto donde AI, GenAI, scripts, APIs, agentes o RPA liviano generen eficiencia operativa. Identificar, diseñar y ejecutar automatizaciones inteligentes que reduzcan tiempos operativos, reprocesos, errores manuales y carga transaccional en procesos internos. Medir y documentar los beneficios operativos, económicos y de productividad derivados de las automatizaciones e iniciativas AI implementadas. Acompañar a las áreas internas en la identificación de oportunidades, diseño de soluciones, pruebas, adopción y medición de beneficios derivados del uso de AI. Gestionar la relación con stakeholders técnicos y no técnicos, traduciendo necesidades de negocio en requerimientos funcionales, técnicos y métricas verificables. Asegurar que cada caso AI implementado cuente con KPIs, línea base, medición posterior y evidencia de beneficio para la organización. Diseñar o coordinar soluciones AI/GenAI bajo principios de arquitectura moderna, seguridad by design, integración vía APIs, observabilidad, trazabilidad y control de costos. Garantizar que las soluciones AI productivas cuenten con disponibilidad, monitoreo, logging, alertamiento, documentación técnica y mecanismos de soporte operativo. Diseñar componentes AI portables y cloud agnósticos, evitando dependencia excesiva de un proveedor único y facilitando escalabilidad, mantenimiento y continuidad. Presentar avances, riesgos, decisiones, beneficios, costos y necesidades de escalamiento al CTO/VP Tecnología y líderes relacionados, con comunicación ejecutiva y basada en datos. Construir capacidades base para la evolución futura del frente de AI/GenAI, documentando prácticas, estándares, aprendizajes y oportunidades para un futuro Departamento de AI.

Título de Formación académica: Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Ingeniería Electrónica, Matemáticas, Estadística o carreras afines con experiencia técnica comprobable en tecnología, datos, automatización e Inteligencia Artificial. Años de experiencia: Mínimo seis (6) años de experiencia total en tecnología, datos, automatización o AI; tres (3) años en proyectos de AI, analítica avanzada, automatización o GenAI; tres (3) años integrando soluciones con APIs, datos, plataformas cloud o productos digitales; y uno a dos (1-2) años liderando técnicamente iniciativas o recursos. Conocimientos técnicos "Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning. IA Generativa aplicada a procesos corporativos y productos digitales. Modelos LLM, prompting, agentes, RAG, embeddings y bases vectoriales. Automatización de procesos con scripts, APIs, workflows, low-code/no-code o RPA liviano. Integración con plataformas de datos, data warehouses, data lakes y APIs corporativas. Gobierno y calidad de datos. Seguridad en AI, privacidad, trazabilidad y control de acceso. DevSecOps, CI/CD y despliegue seguro de soluciones. Observabilidad: monitoreo, logging, métricas, trazabilidad y alertamiento. Cloud agnóstico y diseño evitando vendor lock-in. Medición de ROI, eficiencia operativa, adopción y productividad. Conocimiento básico de ISO 27001, PCI DSS y protección de datos personales."