Lider de Inteligencia Artificial - Agentes de Inteligencia Artificial

Descripción de la oferta

Líder de Área en IA (Agentes en Producción)

Cargo: Líder de Área en Inteligencia Artificial (AI Agents Lead / Head of AI Engineering)
Modalidad: Remoto
Nivel: Senior / Lead
Ubicación: Venezuela
Idioma: Español (obligatorio) + Inglés técnico (deseable)

Sobre el rol
Buscamos una persona con formación académica sólida y experiencia real en investigación aplicada para liderar el área técnica de IA y construir agentes de IA avanzados en producción (single-agent y multi-agent). Este rol combina arquitectura, ejecución hands-on y liderazgo técnico, con un fuerte componente de comunicación y docencia interna (capacitaciones, mentoría, estandarización de buenas prácticas).
Tu misión será convertir IA generativa en sistemas confiables, medibles y mantenibles, con foco en impacto de negocio, seguridad, calidad y operación continua. Liderará un equipo de ingenieros y especialistas en IA.

Responsabilidades

Estrategia y liderazgo técnico

Definir el roadmap del área de IA (agentes, RAG, automatización, copilotos internos) alineado a objetivos del negocio.

Liderar y mentorizar al equipo (ingenieros/as de IA, data scientists, MLOps), elevando estándares de diseño, calidad y entrega.

Establecer arquitecturas de referencia, guías de ingeniería, code review, estándares de documentación y definition of done.

Impulsar una cultura de experimentación disciplinada, evaluación objetiva y mejora continua.

Implementación de agentes avanzados en producción

Diseñar e implementar agentes LLM con:

tool calling / function calling

orquestación de flujos (multi-agent, planners, routers)

memoria, grounding, RAG, re-ranking

manejo robusto de errores y fallback strategies

Convertir prototipos en soluciones productivas con foco en:

observabilidad (tracing), evaluación, monitoreo, alertas y control de costos

seguridad, privacidad, control de acceso y cumplimiento

pruebas automatizadas, regresión, red teaming básico y mitigación de alucinaciones

integrar agentes con sistemas reales: CRMs, ERPs, mensajería (WhatsApp), voice/IVR, calendarios, APIs internas, bases de datos y servicios cloud

Investigación aplicada y transferencia de conocimiento

Mantenerte al día con el estado del arte (papers, tooling, modelos) y traducirlo a decisiones tecnológicas pragmáticas.

Diseñar e impartir capacitaciones internas (nivel técnico y nivel ejecutivo) sobre agentes, LLMOps, evaluación, prompt engineering y arquitectura.

Documentar aprendizajes y construir repositorios y plantillas reutilizables.

Requisitos indispensables (Must-have)

Maestría (o superior) en áreas afines: IA, Machine Learning, Estadística, Ciencias de la Computación, Matemática Aplicada, Investigación de Operaciones o similares.

Experiencia sólida (idealmente 6 o más años) en desarrollo de soluciones de Machine Learning, Data Science o IA, con evidencia de impacto en negocio.

Experiencia comprobable construyendo y desplegando agentes LLM en producción (idealmente multi-agent) y operándolos (mejora continua post go-live).

Excelente dominio de:

Python (backend y pipelines), SQL, Git

construcción de APIs y servicios (REST, event-driven)

patrones de arquitectura (modularidad, separación de responsabilidades, escalabilidad)

n8n

Conocimiento aplicado de:

embeddings, vector DBs, RAG, chunking, evaluaciones y métricas

prompt engineering orientado a sistemas (no solo prompts)

seguridad básica en sistemas LLM (prompt injection, data exfiltration)

Experiencia en cloud (AWS y/o GCP) y despliegues modernos (serverless, contenedores, CI/CD).

Perfil docente o de facilitación técnica: experiencia impartiendo clases, talleres, formación corporativa o mentoría estructurada.

Habilidades de liderazgo: priorización, negociación técnica, claridad para explicar trade-offs, manejo de stakeholders.

Se valora (Nice-to-have)

Publicaciones, participación en investigación aplicada, ponencias técnicas o contribución open-source.

Experiencia con frameworks o herramientas de agentes (por ejemplo: LangChain, LangGraph, LangFlow u otros equivalentes).

Experiencia con automatización u orquestación (por ejemplo n8n o similares) para integrar agentes a procesos reales.

Experiencia con voz o telefonía (ASR/TTS), asistentes de voz, WhatsApp Business, Twilio u otros canales conversacionales.

Certificaciones cloud (AWS/GCP) o experiencia con plataformas tipo AutoML.

Conocimientos fuertes de optimización, modelado matemático o simulación (plus para agentes que toman decisiones).

Inglés intermedio o avanzado para lectura de papers y documentación.

Lo que ofrecemos

Rol con alta autonomía y ownership real del área de IA.

Proyectos de agentes avanzados con impacto directo (automatización, productividad, atención al cliente, operaciones, ventas).

Presupuesto y tiempo para aprendizaje continuo (cursos, certificaciones, eventos).

Cultura de ingeniería: buenas prácticas, decisiones documentadas, calidad y sostenibilidad.

Compensación competitiva acorde al seniority y esquema flexible (según país/contrato).

Cómo evaluaremos tu fit
Queremos ver evidencia concreta de:

1 a 2 sistemas de agentes en producción (arquitectura, desafíos, métricas, lecciones aprendidas).

Tu criterio para elegir modelos y herramientas (y cuándo no usar agentes).

Capacidad para liderar: cómo elevas al equipo, cómo defines estándares y cómo entregas con calidad.

Habilidad para enseñar: claridad, estructura, comunicación a audiencias mixtas.

Para la postulación, envíanos:

CV / LinkedIn

Portafolio (GitHub, papers, demos, charlas)

2 a 3 bullets con ejemplos de agentes en producción (problema, solución, resultados)

Requerimientos

• Educación mínima: Postgrado
• 6 años de experiencia
• Idiomas: Inglés
• Edad: entre 30 y 50 años
• Conocimientos: Big data, Machine learning, Python

Aptitudes asociadas a esta ofertaNuevo

Palabras clave: jefe, gerente, manager, director, chief, lead, jefatura, regente

Hace 5 horas (actualizada)