**Empresa:** ------------ Oliver Wyman **Descripción:** ---------------- **Acerca de Oliver Wyman** Oliver Wyman, una empresa de Marsh (NYSE: MRSH), es una firma de consultoría de gestión impulsada por una profunda comprensión sectorial, una innovación audaz y un enfoque colaborativo que supera la complejidad para ayudar a las organizaciones a navegar sus momentos transformadores más decisivos. Para obtener más información, visite oliverwyman.com o síganos en LinkedIn y X. **Resumen del puesto:** Buscamos un ingeniero de ML especializado en IA generativa y datos no estructurados para diseñar, construir y operacionalizar sistemas de IA que conviertan los datos no estructurados empresariales en servicios escalables y listos para producción, así como en aplicaciones inteligentes. Este es un puesto para un ingeniero capaz de trabajar de forma autónoma en componentes claramente definidos, contribuir a discusiones de diseño y desarrollarse progresivamente hacia una responsabilidad técnica más amplia con el tiempo. Aún no se espera que lideres decisiones arquitectónicas de forma independiente, pero sí que seas un profesional seguro y autorregulado. El puesto se sitúa en la intersección entre la ingeniería de aprendizaje automático, la MLOps y la IA generativa. Construirás canalizaciones de ML robustas, desplegarás y supervisarás servicios de IA, y desarrollarás API y sistemas de recuperación escalables que permitan a las aplicaciones internas y a los equipos comerciales consumir capacidades de IA de forma segura y fiable. Trabajarás estrechamente con científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores de aplicaciones para producir modelos y entregar soluciones de IA empresarial mediante herramientas modernas de nube y ML. **Principales responsabilidades:** * Diseñar y construir canalizaciones de ML escalables que ingieran y procesen datos no estructurados, incluidos documentos, transcripciones, imágenes, registros y texto libre. * Desarrollar y mantener servicios y API de IA listos para producción, utilizados por aplicaciones internas y plataformas analíticas. * Poner en producción soluciones de aprendizaje automático y de IA generativa, incluida la empaquetación de modelos, contenerización, despliegue, versionado y gestión del ciclo de vida. * Construir e integrar flujos de trabajo de IA generativa, como la generación con recuperación aumentada (RAG), canalizaciones de incrustaciones (embeddings), búsqueda semántica y API impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM). * Implementar supervisión, observabilidad y seguimiento del rendimiento de los modelos para garantizar la fiabilidad, escalabilidad y cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de los sistemas desplegados. * Colaborar con científicos de datos para trasladar modelos experimentales a entornos de producción estables. * Contribuir a prácticas de CI/CD y MLOps, incluidas pruebas automatizadas, automatización de despliegues, flujos de reentrenamiento y estandarización de infraestructura. * Trabajar con partes interesadas multifuncionales para traducir necesidades comerciales en soluciones habilitadas por IA escalables. * Documentar claramente los sistemas y las decisiones tomadas, para que los compañeros de equipo puedan comprender, extender y mantener tu trabajo. **Experiencia requerida:** * 3 o más años de experiencia profesional como ingeniero de ML, en IA aplicada, ciencia de datos o puestos de ingeniería relacionados, con un enfoque claro en sistemas de producción. * Experiencia práctica en la construcción de soluciones basadas en datos no estructurados, incluidas canalizaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP), procesamiento de documentos, reconocimiento óptico de caracteres (OCR), clasificación de texto, incrustaciones (embeddings), extracción de entidades o búsqueda semántica. * Competencia en Python y SQL; experiencia en la construcción de flujos de trabajo de datos y ML escalables mediante PySpark y Databricks u otras plataformas distribuidas similares. * Experiencia en el desarrollo y despliegue de API de producción para la prestación de modelos de ML mediante FastAPI u otros marcos similares. * Conocimientos básicos de prácticas de MLOps, incluidas CI/CD para ML, supervisión de modelos, reentrenamiento automatizado, Docker y flujos de trabajo basados en Git. No se requiere una experiencia profunda en este nivel, pero sí que seas un profesional competente. * Experiencia trabajando con plataformas empresariales de IA/ML basadas en la nube y entornos de despliegue empresarial. * Sólidos fundamentos de ingeniería de software, incluidos código legible, pruebas, depuración y optimización del rendimiento. **Preferible (sería un valor añadido)** * Experiencia con ecosistemas de IA generativa y modelos de lenguaje grande (LLM), como OpenAI, Azure OpenAI o modelos de código abierto. * Conocimientos de marcos de orquestación como LangChain o LlamaIndex. * Experiencia con bases de datos vectoriales y plataformas de recuperación como Azure AI Search, Pinecone o pgvector. * Conocimientos sobre prácticas de IA responsable, incluida la explicabilidad, la detección de sesgos, la gobernanza y la gestión del riesgo de modelos. **Habilidades y atributos:** * Capacidad de juicio técnico: capacidad para equilibrar escalabilidad, mantenibilidad y velocidad teniendo en cuenta las restricciones del mundo real. * Comunicador claro: comodidad al explicar compromisos y decisiones técnicas tanto a compañeros de ingeniería como a partes interesadas no técnicas. * Colaborador y orientado al equipo: busca opiniones desde etapas tempranas, comparte el contexto de forma proactiva y trabaja eficazmente con equipos de ingeniería, análisis y negocio. * Mentalidad de propiedad con responsabilidad sobre la fiabilidad y el impacto de las soluciones de IA desplegadas. * Curiosidad intelectual y genuino interés por aplicar la IA generativa y el aprendizaje automático a problemas empresariales reales, no solo una familiaridad superficial con la tecnología. * Capacidad para trabajar en entornos ambiguos: capacidad de avanzar incluso sin que todos los requisitos estén completamente definidos, sabiendo cuándo señalar la incertidumbre. * Adaptabilidad y comodidad para operar en entornos técnicos dinámicos y en constante evolución. * Gran atención al detalle y compromiso con la construcción de soluciones de alta calidad centradas en el usuario. Oliver Wyman es una empresa de Marsh (NYSE: MRSH), líder mundial en gestión de riesgos, reaseguros y capital, personas e inversiones, y consultoría de gestión, asesorando a clientes en 130 países. Con ingresos anuales superiores a los 27 000 millones de dólares y más de 95 000 colegas, Marsh ayuda a construir la confianza necesaria para prosperar mediante el poder de la perspectiva. Para obtener más información, visite oliverwyman.com o síganos en LinkedIn y X. ### **Marsh se compromete a crear un entorno laboral diverso, inclusivo y flexible. Nuestro objetivo es atraer y retener a los mejores profesionales, abrazando la diversidad de edad, origen, discapacidad, origen étnico, obligaciones familiares, orientación o expresión de género, estado civil, nacionalidad, condición de progenitor, estatus personal o social, afiliación política, raza, religión y creencias, sexo/género, orientación o expresión sexual, color de piel, o cualquier otra característica protegida por la ley aplicable.** ### **Marsh se compromete al trabajo híbrido, que incluye la flexibilidad de trabajar de forma remota y los beneficios de colaboración, conexión y desarrollo profesional derivados del trabajo conjunto en la oficina. Se espera que todos los colegas de Marsh estén en su oficina local o trabajando in situ con los clientes al menos tres días por semana. Los equipos con sede en la oficina identificarán al menos un «día de referencia» semanal en el que todo el equipo se reunirá presencialmente.**
Juan García
Indeed · HR
Juan García
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