Propósito / Misión

• Liderar la evolución técnica y estratégica del pilar analítico (Visualización, BI o IA) en el equipo de Arquitectura de Soluciones Analíticas de Grupo Nutresa, definiendo frameworks, diseñando arquitecturas y manteniendo la vigilancia tecnológica. Coordina con el líder de arquitectura y el consultor del pilar para transferir capacidades a los equipos de dominio, definiendo el marco MLOps con SageMaker y proponiendo arquitecturas de machine learning e IA generativa escalables y costo-eficientes.

Educación

• Ingeniero de Sistemas, Software, Economia o areas afines.

• Idiomas y requisitos académicos: ingles B2.

Conocimientos técnicos

• Diseño de arquitecturas analíticas en entornos cloud (AWS).

• Certificación AWS Cloud Practitioner.

• Git, Azure DevOps y metodologías ágiles.

• Documentación técnica (diagramas, RFCs, ADRs) , comunicación y storytelling.

• Diseño de experiencia de usuario de IA (UX para GenAI).

• Pensamiento estratégico, analítico, crítico y gestión de proyectos.

• Específicos de Analítica Aumentada/AI:

  • Programación: Python avanzado, PySpark, SQL, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow.

  • MLOps: AWS SageMaker (Pipelines, Model Registry, Endpoints, Feature Store, Experiments).

  • Machine Learning: Modelos supervisados, no supervisados, deep learning, series de tiempo, optimización.

  • IA Generativa: LLMs, RAG, agentes inteligentes, prompt engineering, fine-tuning, AWS Bedrock.

  • Servicios AWS: SageMaker, Bedrock, S3, Lambda, ECR, Step Functions, CloudWatch.

  • Gobernanza ML: Model monitoring, drift detection, explicabilidad, IA responsable.

Experiencia

• Entre 3 y 5 años de experiencia en procesos similares.

Responsabilidades

• Vigilancia Tecnológica: Monitorear tendencias del mercado y evaluar tecnologías analíticas competitivas y costo-eficientes.

• Gobierno de Frameworks: Definir y evolucionar estándares alineados con el gobierno de BI y la arquitectura empresarial.

• Diseño de Arquitecturas: Crear soluciones personalizadas robustas y escalables coordinando con DevSecOps, Cloud y Seguridad.

• Gestión del Conocimiento y Liderazgo: Actualizar metodologías, capacitar equipos , conectar con proveedores estratégicos y ser mentor del consultor experto.

• Responsabilidades específicas:

  • Gobernar el framework de MLOps en SageMaker (ciclo de vida de modelos) y definir lineamientos de experimentación, versionado y reentrenamiento.

  • Diseñar arquitecturas de ML/IA (computer vision, NLP, series de tiempo, optimización).

  • Liderar la estrategia de IA generativa/agentes evaluando Bedrock o Vertex IA.

  • Diseñar la integración híbrida entre modelos en AWS y herramientas Microsoft (Teams/Copilot).

  • Vigilar la evolución del ecosistema AWS de ML/IA e implementar prácticas de IA responsable.