Ingeniero de IA y Datos Empresariales Sr.

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Fecha: 28 may 2026

Ubicación: MX

Empresa: GNP

Misión u objetivo:

Diseñar, desarrollar y optimizar los flujos de datos (pipelines) y los modelos de IA/ML en las plataformas analíticas empresariales para garantizar la integración fluida entre las distintas plataformas manteniendo altos estándares de gobernanza de datos, seguridad y cumplimiento normativo y conjuntar la ingeniería de datos, las operaciones de IA/ML y la automatización de procesos de servicio al cliente para entregar soluciones de IA escalables, confiables y eficientes.

Función - Responsabilidad:

1.- Desarrollar y gestionar los pipelines de datos para garantizar que los datos que soportan las operaciones de análisis y modelado de IA/ML sean recopilados, transformados y entregados de manera eficiente y efectiva. (35%)
2.- Desarrollar, desplegar y optimizar los modelos de IA/ML para asegurar que sean eficientes, estén alineados a los objetivos del negocio y a las mejores prácticas y cumplan con las políticas y regulaciones aplicables. (35%)
3.- Implementar, mantener y supervisar el cumplimiento del marco normativo establecido para garantizar la seguridad, privacidad y correcta gestión de los datos y modelos de IA/ML. (15%)
4.- Difundir el conocimiento en toda la organización para impulsar la adopción exitosa y efectiva de soluciones de IA/ML, así como promover el desarrollo de nuevas capacidades y productos basados en datos e inteligencia artificial. (15%)

Escolaridad:

Licenciatura o Ingeniería (Titulado) en Actuaría o Matemáticas Aplicadas o Ing. en Sistemas

Idioma

Inglés Intermedio (60%)

Conocimientos académicos - certificaciones:

- Machine learning, deep learning e IA generativa.
- Ingeniería de datos y desarrollo de pipelines.
- Gestión del ciclo de vida de los modelos de IA, arquitectura de datos en la nube y seguridad.

Experiencia y en qué responsabilidades se aplica:

- Gobernanza y calidad de los datos.
- Uso de frameworks de procesamiento de datos en la nube como (Spark o BigQuery) y desarrollo de pipelines de datos escalables
- Plataformas de IA y datos: Palantir Foundry, Google Vertex AI, Genesys Cloud, Google Cloud Platform (GCP), Spark, BigQuery, Pub sub, Looker Studio
- Lenguajes de programación: Python, SQL y herramientas de MLOps: MLflow, Kubeflow, Vertex AI Pipelines, Airflow.

Áreas o Experiencia en:

- Ingeniería de datos empresariales y despliegue de modelos de IA/ML en compañías del sector financiero, preferentemente de seguros
- Diseño y construcción de MLOps (incluyendo integración y despliegue continuo CI/CD) y gestión del ciclo de vida de modelos de IA. 
- Automatización de procesos basados en IA

Competencias:

Innovación
Razonamiento Estratégico
Enfoque al negocio
Comunicación
Colaboración
Perseverancia y Responsabilidad personal