Buscamos un/a Líder de IA para conducir técnicamente a un equipo de AI Engineers enfocado en Visión por Computadora y procesamiento de video en tiempo real. La posición se incorpora bajo modalidad de Staff Augmentation, con responsabilidad sobre la calidad técnica, la arquitectura de las soluciones y el desarrollo del equipo.

Responsabilidades

• Liderar técnicamente al equipo de AI Engineers (definición de arquitectura, buenas prácticas y estándares de calidad).
• Definir y validar el enfoque de solución para el procesamiento de video con IA (modelos, pipeline, infraestructura de GPU).
• Revisar y guiar el diseño e implementación de modelos de Machine Learning / Computer Vision.
• Asegurar la performance y escalabilidad del procesamiento en tiempo real de transmisiones de video.
• Tomar decisiones técnicas sobre uso y optimización de CUDA / GPU.
• Actuar como referente técnico ante stakeholders del negocio, traduciendo requerimientos en soluciones viables.
• Mentorear y desarrollar a los miembros del equipo.

Requisitos técnicos excluyentes

• Experiencia sólida y comprobable en Visión por Computadora (Computer Vision).
• Experiencia liderando equipos técnicos de IA / Machine Learning.
• Manejo avanzado de Python.
• Experiencia con OpenCV.
• Experiencia con CUDA de Nvidia (programación y optimización sobre GPU).
• Experiencia en procesamiento en tiempo real de transmisiones de video.
• Experiencia con VisionPro.

Nota de alcance

Esta posición requiere experiencia específica y liderazgo técnico en procesamiento de video, imágenes y GPU computing. No aplica para perfiles orientados exclusivamente a IA generativa, LLMs o procesamiento de lenguaje/texto (por ejemplo, expertise en ChatGPT o modelos de lenguaje sin background en visión por computadora).

Habilidades deseables (no excluyentes)

• Experiencia previa liderando proyectos de IA aplicados a cámaras / sistemas de video.
• Conocimientos de arquitectura de sistemas de procesamiento de video a escala.
• Experiencia con frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow) y optimización de inferencia (TensorRT, quantization).

Competencias

• Liderazgo técnico y capacidad de mentoría.
• Visión estratégica para conectar la solución técnica con el negocio.
• Comunicación efectiva con stakeholders técnicos y no técnicos.
• Autonomía en la toma de decisiones de arquitectura.

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