Lider Tecnico (Conversational AI)

Location: Mexico City, Mexico City, Mexico, Guadalajara, Jalisco, Mexico

Department: Engineering

Workplace: hybrid

Description

Resumen del Rol
Buscamos un(a) Líder Técnico con experiencia en el desarrollo y liderazgo de soluciones de datos e inteligencia artificial. Este rol combina habilidades técnicas avanzadas con liderazgo estratégico para guiar equipos en la creación de productos innovadores que aprovechen el poder de los datos y la IA. El candidato ideal será responsable de definir la arquitectura técnica, supervisar la implementación de soluciones y garantizar la alineación con los objetivos del negocio.

Responsabilidades Principales

• Definir, supervisar y diseñar la arquitectura técnica de soluciones basadas en datos e inteligencia artificial, estableciendo la visión tecnológica y seleccionando herramientas y frameworks adecuados.
• Liderar equipos multidisciplinarios en el diseño, desarrollo y operación de soluciones de machine learning, IA generativa y procesamiento de lenguaje natural, incluyendo microservicios y arquitecturas orientadas a eventos.
• Validar con el equipo de MLOps, el ciclo de vida de los modelos: entrenamiento, validación, despliegue con CI/CD, monitoreo y retraining.
• Desplegar e integrar chatbots en WhatsApp, incluyendo el conocimiento del modelo de precios por mensaje, la categorización (marketing, autenticación, utilidad) y la integración fluida con agentes humanos para escalamiento y resolución.
• Colaborar activamente con áreas de producto, negocio y UX, traduciendo requerimientos estratégicos en soluciones técnicas escalables y sostenibles.
• Asegurar calidad técnica, promoviendo buenas prácticas de desarrollo, revisiones de código, definición de estándares y métricas de desempeño.
• Explorar y adoptar nuevas tecnologías en IA (modelos supervisados/no supervisados, detección de anomalías, grafos, generative AI), manteniéndose actualizado en tendencias y mejores prácticas.
• Garantizar la gobernanza y seguridad de datos, cumpliendo con políticas de privacidad, control de acceso y cumplimiento regulatorio.

Requirements

1. Experiencia comprobable (5+ años) liderando proyectos de IA, ciencia de datos o analítica avanzada, incluyendo al menos 2 años con LLMs o IA generativa.
2. Experiencia en diseño e implementación de soluciones de detección de anomalías y patrones de comportamiento, especialmente en contextos de riesgo o fraude.
3. Sólido conocimiento en machine learning supervisado y no supervisado (regresión, árboles, clustering, SVM, boosting, etc.).
4. Dominio de Python y frameworks de machine learning como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow.
5. Experiencia en arquitectura backend, diseño de microservicios, APIs REST, bases de datos relacionales (PostgreSQL, SQL Server) y NoSQL(MongoDB, Neo4J, etc.), y mensajería asíncrona (Kafka, RabbitMQ, etc.).
6. Conocimiento del ecosistema WhatsApp Business: API oficial, categorías de mensaje, modelo de precios y estrategias de optimización de costos.
7. Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos.
8. Conocimiento en Docker, Kubernetes, CI/CD, sistemas de monitoreo, pipelines de entrenamiento y despliegue continuo.
9. Sólido entendimiento de técnicas de NLP, detección de anomalías y teoría de grafos, con aplicación práctica en soluciones empresariales.
10. Enfoque hands-on, con capacidad de liderar técnicamente y participar activamente en codificación, revisión de modelos y definición de arquitecturas

Plus / Deseables (Nice to Have)

• Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure, AWS y (deseable) GCP.
• Implementación de gobierno de datos y seguridad de datos
• Implementación de pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado.
• Conocimiento en diversos lenguajes de programación como C# (.NET), Java, Golang
• Implementación de modelos de Monetización de datos
• Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas.

Benefits

• Desarrollo de productos innovadores con enfoque en IA y datos.
• Cultura de buenas prácticas, arquitectura moderna y trabajo colaborativo.
• Posibilidades de crecimiento técnico y formación continua.
• Modalidad remota o híbrida. Remoto desde México / Híbrido (CDMX o Guadalajara)