cientifico de datos

subdirector de generative ai engineering

ciudad de méxico

en banorte buscamos talento único, resistente y extraordinario, que impulse la transformación e innovación del país, convirtiéndonos en un gran aliado para crecer fuerte con méxico.

estamos convencidos que la combinación de solidaridad, innovación, respeto, lealtad y responsabilidad es la fórmula perfecta para ser el mejor equipo del sector financiero.

objetivo del puesto: liderar el diseño, implementación y escalamiento de soluciones basadas en inteligencia artificial generativa, transformando capacidades tecnológicas emergentes en productos empresariales robustos, seguros y escalables que generen valor tangible para el negocio, acelerando la adopción de ia en toda la organización.

cada día te encontrarás ante nuevos e interesantes retos dentro de tu puesto, en los cuales serás responsable de:

- transformar casos de uso de inteligencia artificial generativa en soluciones empresariales escalables, asegurando su integración con procesos de negocio, plataformas corporativas y estándares de arquitectura tecnológica.

- diseñar e implementar arquitecturas de generative ai engineering que permitan desplegar, monitorear, gobernar y evolucionar asistentes inteligentes, copilotos, sistemas rag y agentes autónomos en ambientes productivos.

- liderar la industrialización de soluciones basadas en large language models (llms), balanceando innovación, costo computacional, seguridad, riesgo regulatorio y generación de valor para la organización.

requisitos:

formación académica: licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería en sistemas, actuaría, matemáticas, matemáticas aplicadas, física, ciencia de datos o disciplinas afines.

deseable

- maestría en inteligencia artificial, machine learning, ciencia de datos o matemáticas aplicadas.

altamente deseable

- certificaciones en generative ai, cloud computing, machine learning engineering o arquitectura de soluciones.

años de experiencia: entre 6 y 10 años

areas de experiencia





- machine learning, ciencia de datos, inteligencia artificial o ingeniería de software enfocada en analítica avanzada.
- historial comprobado desarrollando e implementando soluciones de inteligencia artificial en ambientes productivos.
- participación en proyectos de industrialización de aplicaciones basadas en large language models.
- experiencia construyendo soluciones rag (retrieval-augmented generation) para entornos empresariales.
- conocimiento de arquitecturas basadas en microservicios, apis y procesamiento distribuido.
- colaboración con equipos multidisciplinarios para construir soluciones de alto impacto para el negocio.
- capacidad para trabajar de forma transversal con científicos de datos, ingenieros, arquitectos y áreas de negocio.
- deseable experiencia en banca, seguros, servicios financieros o industrias altamente reguladas.

conocimientos requeridos

- inteligencia artificial generativa: large language models (gpt, gemini, claude, llama o equivalentes), prompt engineering avanzado, fine-tuning y adaptación de modelos fundacionales, embeddings y búsqueda semántica, retrieval-augmented generation (rag), evaluación y benchmarking de modelos, guardrails y ai safety, context management y optimización de prompts.
- ia agéntica: diseño de agentes especializados, tool calling, sistemas multiagente, planeación y razonamiento basado en agentes, integración de herramientas externas y apis, evaluación y monitoreo de agentes en producción.
- generative ai engineering : orquestación de aplicaciones basadas en llms. Diseño de pipelines para inferencia y evaluación. Gestión de contexto y memoria.



Optimización de costos y desempeño de inferencia. Gobernanza y observabilidad de aplicaciones genai. Desarrollo de copilotos empresariales y asistentes inteligentes.
- ingeniería de software y plataformas: python, sql, git, docker, ci/cd, apis rest, arquitecturas orientadas a servicios, kubernetes (deseable), testing automatizado, desarrollo cloud native.
- ecosistema tecnológico: vertex ai, langchain, langgraph, airflow, bases de datos vectoriales.

responsabilidades y competencias clave

desarrollo e industrialización de soluciones genai

- diseñar soluciones robustas de inteligencia artificial generativa listas para producción.
- implementar mecanismos de evaluación, monitoreo y mejora continua de soluciones generativas.
- construir arquitecturas seguras, observables y mantenibles para aplicaciones basadas en llms.

colaboración

- trabajar estrechamente con científicos de datos, ingenieros de datos, arquitectos y áreas de negocio.
- traducir problemas empresariales en soluciones de inteligencia artificial generativa.
- impulsar la adopción de capacidades genai dentro de la organización.

generación de valor

- asegurar que las soluciones implementadas generen beneficios tangibles para el negocio.
- balancear innovación, escalabilidad, riesgo y costo operativo.
- medir y comunicar el impacto de las soluciones mediante indicadores de negocio y adopción.
- capacidad para llevar soluciones desde la experimentación hasta la generación de valor en tiempos reducidos

idiomas: inglés

disponibilidad para viajar: no

disponibilidad para cambiar de residencia: no

haz clic en el botón aplicar y no pierdas la posibilidad de desarrollar todo tu potencial.

en grupo financiero banorte impulsamos una cultura de inclusión, respeto y equidad. Todas las personas interesadas en formar parte de nuestro equipo son consideradas bajo criterios objetivos, relacionados con su talento, experiencia y habilidades. Nuestro compromiso es garantizar procesos de selección transparentes.

📌 Cientifico de datos - subdirector de generative ai engineering (México)
🏢 Banorte-Ixe Grupo Financiero
📍 México