Gerente de Ingeniería de IA

Descripción

Estamos incorporando capacidades de IA en todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) y necesitamos un **Gerente de Ingeniería de IA** para liderar entregas prácticas a gran escala. Integrarás herramientas de modelos de lenguaje grande (LLM) en los flujos de trabajo de ingeniería, lanzarás servicios e integraciones para producción, y capacitarás a los equipos con salvaguardias, buenas prácticas e impacto medible: ¡postula ahora! **Responsabilidades** * Diseñar y entregar soluciones impulsadas por IA integradas en los flujos de trabajo del SDLC, abarcando requisitos, desarrollo, pruebas y CI/CD * Construir servicios de backend e integraciones que habiliten herramientas basadas en LLM dentro de los entornos de ingeniería * Crear prototipos y madurarlos hasta convertirlos en automatización asistida por IA lista para producción * Implementar capacidades de IA en las canalizaciones de CI/CD, los procesos de revisión de código y los marcos de pruebas * Identificar casos de uso del SDLC con mayor impacto potencial para la habilitación mediante IA * Definir buenas prácticas para el desarrollo asistido por IA en todos los equipos * Apoyar a los equipos de ingeniería de forma práctica mientras adoptan herramientas de IA * Establecer salvaguardias que garanticen el uso seguro y responsable de la IA * Medir y comunicar el impacto de la adopción de IA en el tiempo de ciclo, la calidad y la productividad **Requisitos** * Experiencia comprobada de 9\+ años en ingeniería con Python (imprescindible), siendo un plus contar con experiencia adicional en Java o Node.js * Experiencia práctica integrando APIs externas, incluidos servicios de IA/LLM * Conocimientos sólidos sobre canalizaciones de CI/CD y metodologías DevOps * Comprensión avanzada de arquitectura de microservicios, además de Docker y Kubernetes * Capacidad sobresaliente para entregar servicios listos para producción, teniendo en cuenta escalabilidad, monitoreo y registro * Experiencia práctica utilizando APIs de LLM y creando indicaciones (prompts) * Profundo conocimiento de los procesos extremo a extremo del SDLC * Ejemplos comprobados de mejora de la productividad de los desarrolladores mediante herramientas * Capacidad clara para impulsar la adopción de nuevas prácticas técnicas entre los equipos de ingeniería * Habilidades efectivas de comunicación al trabajar con ingenieros y partes interesadas * Flexibilidad para transformar capacidades de IA en mejoras prácticas de ingeniería * Confianza para llevar a cabo demostraciones, talleres y sesiones técnicas internas