Role Description Buscamos un(a) Líder Técnico con experiencia en el desarrollo y liderazgo de soluciones de datos e inteligencia artificial. Este rol combina habilidades técnicas avanzadas con liderazgo estratégico para guiar equipos en la creación de productos innovadores que aprovechen el poder de los datos y la IA. El candidato ideal será responsable de definir la arquitectura técnica, supervisar la implementación de soluciones y garantizar la alineación con los objetivos del negocio. Responsabilidades Principales - Definir y supervisar la arquitectura técnica de productos de datos e inteligencia artificial. - Liderar equipos multidisciplinarios en el desarrollo de soluciones de IA, incluyendo modelo de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, detección de anomalías y patrones. - Colaborar con stakeholders para comprender las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones técnicas efectivas. - Garantizar la calidad del código y las mejores prácticas de desarrollo mediante revisiones y mentoría. - Implementar y optimizar pipelines de datos para soportar modelos de IA en producción. - Supervisar y diseñar arquitecturas en productos de software que integren módulos de inteligencia artificial. - Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en el ámbito de la inteligencia artificial y los datos. Qualifications - Mínimo 5 años de experiencia técnica liderando proyectos de analítica avanzada, ciencia de datos o productos basados en IA. - Experiencia en diseño e implementación de soluciones de detección de anomalías y patrones de comportamiento, especialmente en contextos de riesgo o fraude. - Sólido conocimiento en machine learning supervisado y no supervisado (regresión, árboles, clustering, SVM, boosting, etc.). - Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas. - Implementación de pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado. - Experiencia en desarrollo de modelos de detección de fraude, scoring de riesgo, o uso de modelos basados en comportamiento transaccional. - Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos. - Experiencia en bases de datos relacionales (ej. SQL Server, PostgreSQL) y NoSQL (ej. MongoDB, Neo4j). - Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure y AWS; experiencia en GCP es deseable. - Integraciones de sistemas mediante API RESTful, GraphQL y mensajería asincrónica (Ej. Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus). Requirements - Dominio de Python y frameworks como Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, NetworkX o similares. - Conocimiento del ecosistema WhatsApp Business: API oficial, categorías de mensaje, modelo de precios y estrategias de optimización de costos. - Conocimiento en gobierno de datos y seguridad de datos. - Uso de herramientas de containerización y orquestación (Docker, Kubernetes, Airflow, etc.). - Monetización de datos. - Posibilidades de crecimiento técnico y formación continua.

• Responsible for integrating and optimizing artificial intelligence and automation within work processes • Identifying manual or inefficient workflows • Developing automated solutions and making meaningful use of AI tools across the company • Close collaboration with management and all teams • Continuous evaluation of new AI tools and technologies

• Provide regulatory leadership and strategic direction for Ultrasound regulatory AI Software programs • Support compliance of premarket submissions/registrations and post market compliance • Develop regulatory strategies to help optimize regulatory submission pathways • Utilize technical expertise and judgement to solve problems • Assess changes in existing products and determine the need for new / revised licenses or registrations • Review and approve advertising and promotion material to ensure consistency with approved claims and regulatory requirements • Contribute to writing and editing technical documents • Research, analyze, integrate and organize background information from diverse sources for regulatory submissions • Apply regulatory requirements and understand their impacts on submissions and pre- and post-market compliance.

• Analyze and structure best practices to support employees in adopting artificial intelligence • Produce deliverables that can be deployed in consulting engagements with large organizations • Conduct a literature review • Carry out internal and external interviews • Analyze real organizational situations • Develop a consolidated synthesis deliverable that can be showcased by the firm and its clients • Present the study results to the Sustainability team