México
Concesionaria Vuela Compañía de Aviación S.A.P.I
Marsh McLennan
Oliver Wyman - Ingeniero/a de ML - IA Generativa y Datos No Estructurados - Ciudad de México
RemotoMéxico
Ciudad de México, Mexico
PythonSQLDocker
Traducción automática. Consulta el original.
EMPRESA
Oliver Wyman
Oliver Wyman es una empresa de Marsh (NYSE: MRSH), líder mundial en riesgos, reaseguros y capital, personas e inversiones, y consultoría de gestión, asesorando a clientes en 130 países. Con ingresos anuales superiores a $27 mil millones y más de 95,000 colegas, Marsh ayuda a generar la confianza para prosperar a través del poder de la perspectiva. Para más información, visita oliverwyman.com, o síguenos en LinkedIn y X.
Marsh se compromete a crear un entorno de trabajo diverso, inclusivo y flexible. Nuestro objetivo es atraer y retener a los mejores profesionales y abrazar la diversidad de edad, origen, discapacidad, origen étnico, responsabilidades familiares, orientación o expresión de género, estado civil, nacionalidad, estado parental, 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.
DESCRIPCIÓN
Sobre Oliver Wyman
Oliver Wyman, una empresa de Marsh (NYSE: MRSH), es una consultora de gestión impulsada por un profundo conocimiento del sector, una innovación audaz y un enfoque colaborativo que elimina la complejidad para ayudar a las organizaciones a navegar por sus momentos transformadores más definitorios.
Para más información, visita oliverwyman.com oliverwyman.com/, o síguenos en LinkedIn [linkedin.com/company/oliver-wyman]and X x.com/OliverWyman.
Resumen del puesto
Buscamos un/a Ingeniero/a de ML – IA Generativa y Datos No Estructurados para diseñar, construir y operacionalizar sistemas de IA que transformen los datos no estructurados empresariales en servicios escalables listos para producción y aplicaciones inteligentes.
Este es un puesto para un/a ingeniero/a que pueda trabajar de forma autónoma en componentes claramente definidos, contribuir a las discusiones de diseño y crecer hacia una mayor responsabilidad técnica con el tiempo. No se espera que lidere decisiones de arquitectura de forma independiente todavía, pero debe ser un/a profesional seguro/a y autodirigido/a.
El puesto se sitúa en la intersección de la ingeniería de machine learning, MLOps e IA Generativa. Construirá pipelines de ML robustos, desplegará y monitorizará servicios de IA, y desarrollará APIs y sistemas de recuperación escalables que permitan a las aplicaciones internas y a los equipos de negocio consumir capacidades de IA de forma segura y fiable.
Trabajará en estrecha colaboración con Científicos/as de Datos, Ingenieros/as de Datos y Desarrolladores/as de Aplicaciones para producir modelos y entregar soluciones de IA de nivel empresarial utilizando herramientas modernas de nube y ML.
Responsabilidades Clave
- Diseñar y construir pipelines de ML escalables que ingieran y procesen datos no estructurados, incluyendo documentos, transcripciones, imágenes, logs y texto libre.
- Desarrollar y mantener servicios de IA y APIs listos para producción, consumidos por aplicaciones internas y plataformas de análisis.
- Produccionalizar soluciones de machine learning e IA Generativa, incluyendo empaquetado de modelos, contenedorización, despliegue, versionado y gestión del ciclo de vida.
- Construir e integrar flujos de trabajo de IA Generativa como Generación Aumentada por Recuperación (RAG), pipelines de embeddings, búsqueda semántica y APIs impulsadas por LLM.
- Implementar monitorización, observabilidad y seguimiento del rendimiento del modelo para garantizar la fiabilidad, escalabilidad y cumplimiento de los SLA de los sistemas desplegados.
- Colaborar con Científicos/as de Datos para transferir modelos experimentales a entornos de producción estables.
- Contribuir a las prácticas de CI/CD y MLOps, incluyendo pruebas automatizadas, automatización de despliegues, flujos de trabajo de reentrenamiento y estandarización de infraestructura.
- Asociarse con stakeholders multifuncionales para traducir necesidades de negocio en soluciones escalables habilitadas por IA.
- Documentar sistemas y decisiones de forma clara para que los compañeros de equipo puedan entender, extender y mantener su trabajo.
Experiencia Requerida
- 3+ años de experiencia profesional en Ingeniería de ML, IA Aplicada, Ciencia de Datos o roles de ingeniería relacionados con un enfoque claro en sistemas de producción.
- Experiencia práctica en la construcción de soluciones utilizando datos no estructurados, incluyendo pipelines de NLP, procesamiento de documentos, OCR, clasificación de texto, embeddings, extracción de entidades o búsqueda semántica.
- Dominio de Python y SQL; experiencia en la construcción de flujos de trabajo escalables de datos y ML utilizando PySpark y Databricks o plataformas de cómputo distribuido similares.
- Experiencia en el desarrollo y despliegue de APIs de producción para servir modelos de ML utilizando FastAPI o frameworks similares.
- Familiaridad con prácticas de MLOps, incluyendo CI/CD para ML, monitorización de modelos, reentrenamiento automatizado, Docker y flujos de trabajo basados en Git. No se requiere experiencia profunda a este nivel, pero debe ser un/a profesional competente.
- Experiencia trabajando con plataformas de IA/ML basadas en la nube y entornos de despliegue empresarial.
- Sólidos fundamentos de ingeniería de software, incluyendo código legible, pruebas, depuración y optimización de rendimiento.
Habilidades y Atributos
- Juicio de ingeniería: capaz de equilibrar escalabilidad, mantenibilidad y velocidad dadas las restricciones del mundo real.
- Comunicación clara: cómodo/a explicando compensaciones y decisiones técnicas tanto a compañeros/as de ingeniería como a stakeholders no técnicos.
- Colaborativo/a y orientado/a al equipo: busca aportaciones temprano, comparte contexto de forma proactiva y trabaja eficazmente en equipos de ingeniería, análisis y negocio.
- Mentalidad de propiedad con responsabilidad por la fiabilidad y el impacto de las soluciones de IA desplegadas.
- Curiosidad intelectual con un interés genuino en aplicar IA Generativa y ML a problemas empresariales reales, no solo una familiaridad superficial con la tecnología.
- Cómodo/a con la ambigüedad: capaz de progresar sin que todos los requisitos estén completamente definidos, sabiendo cuándo señalar la incertidumbre.
- Adaptabilidad y comodidad operando en entornos técnicos en rápida evolución.
- Gran atención al detalle y compromiso con la construcción de soluciones de alta calidad y centradas en el usuario.
Preferible (Bueno de tener)
- Experiencia con ecosistemas de IA Generativa y LLM incluyendo OpenAI, Azure OpenAI o modelos de código abierto.
- Familiaridad con frameworks de orquestación como LangChain o LlamaIndex.
- Experiencia trabajando con bases de datos vectoriales y plataformas de recuperación como Azure AI Search, Pinecone o pgvector.
- Exposición a prácticas de IA responsable, incluyendo explicabilidad, detección de sesgos, gobernanza y gestión de riesgos de modelos.
Marsh se compromete con el trabajo híbrido, que incluye la flexibilidad de trabajar a distancia y los beneficios de colaboración, conexión y desarrollo profesional de trabajar juntos en la oficina. Se espera que todos los colegas de Marsh estén en su oficina local o trabajando in situ con clientes al menos tres días a la semana. Los equipos basados en la oficina identificarán al menos un "día ancla" a la semana en el que todo su equipo estará reunido en persona.
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfil