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Líder Técnico (AI & Data)

Metova
CompanyMetova
CategoryData & Analytics
LocationChile
RemoteRemote
EmploymentContract
LevelNot stated
SalaryNot stated by the employer
Posted25 Jun 2026
Last verified3 Aug 2026
SourceEmployer career page (workable)
Applications are handled by the employer, not by us.Apply on the employer's site →
Description
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 y supervisar la arquitectura técnica de productos de datos e inteligencia artificial. Liderar equipos multidisciplinarios en el desarrollo de soluciones de IA, incluyendo modelo de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, Detección de anomalias y patrones Colaborar con stakeholders para comprender las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones técnicas efectivas. Garantizar la calidad del código y las mejores prácticas de desarrollo mediante revisiones y mentoría. Implementar y optimizar pipelines de datos para soportar modelos de IA en producción. Supervisar y diseñar arquitecturas en productos de Software que integren modulos de inteligencia artifical Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en el ámbito de la inteligencia artificial y los datos. Requirements 1. Mínimo 5 años de experiencia técnica liderando proyectos de analítica avanzada, ciencia de datos o productos basados en IA. 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. Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas. 5. Implementación de pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado. 6. Experiencia en desarrollo de modelos de detección de fraude, scoring de riesgo, o uso de modelos basados en comportamiento transaccional. 7. Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos. 8. Experiencia en bases de datos relacionales (ej. SQL Server, PostgreSQL) y NoSQL (ej MongoDB, Neo4j). 9. Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure y AWS; experiencia en GCP es deseable. 10. Integraciones de sistemas mediante API RESTful, GraphQL y mensajería asincrónica (Ej. Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus). Plus / Deseables (Nice to Have) Dominio de Python y frameworks como Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, NetworkX o similares. Conocimiento del ecosistema WhatsApp Business: API oficial, categorías de mensaje, modelo de precios y estrategias de optimización de costos. Conocimiento en gobierno de datos y seguridad de datos Uso de herramientas de containerización y orquestación (Docker, Kubernetes, Airflow, etc.). Monetización de datos Benefits Posibilidades de crecimiento técnico y formación continua.
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