Ia Engineer Senior

ID de la solicitud: 242970

Gracias por tu interés en ser parte de Scotiabank Perú, apreciamos tu postulación. Estamos en la búsqueda de personas con talento que quieran crecer y lograr los objetivos de nuestra organización. Te deseamos mucho éxito dentro de este proceso

**AI Engineer Senior**

- **División: Operaciones & Tecnología**
- **Unidad: Transformación y Agilidad**
- **Tipo de Contrato: Indeterminado**
- **Nível: 7.2**

**Propósito**
Como AI Engineer Senior, su rol será liderar el diseño e implementación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial, promoviendo la innovación, eficiencia operativa y cumplimiento normativo en la Banca.. Deberá aplicar conocimientos técnicos especializados para desarrollar soluciones escalables, seguras y alineadas a los objetivos estratégicos del negocio.

**Requisitos**:

- Profesional de Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación o carreras afines.
- Maestría en Inteligencia Artificial/Data Science (Deseable)
- Experiência mínima de 5 años en proyectos de Inteligencia Artificial o 2 años en proyectos GenAI en entornos regulados.
- **Conocimientos requeridos**: Gestión de Proyectos, Análisis de Sistemas, Arquitectura, Servicios TI, Modelamientos de procesos, Gestión de equipos outsourcing, Prácticas MLOps y LLMOps; Seguridad y Cumplimiento Normativas (SBS, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001), Orquestación y Automatización (Cron Jobs y ETL Pipelines)
- **Herramientas requeridas**:

- Fundamentos de Programación y Entorno de Desarrollo:

- Lenguajes y librerías:Python avanzado (scikit-learn, Pytorch, TensorFlow, pandas, NumPy), SQL avanzado- Entornos de desarrollo: Anaconda, Jupyter, Spyder, PyCharm, Visual Studio Code
- Herramientas de desarrollo colaborativo: Git, BitBucket
- Machine Learning & Deep Learning Modelado: Transformers, GANs, Diffusion Models (Deep Learning avanzado)
- Frameworks y librerías: Hugging Face, LangChain, LangGraph, LlamaIndex
- GenAI (Inteligencia Artificial Generativa): LLMs (Gemini, GPT, Claude, DeepSeek, Llama), Diffusion Models, GANs
- Técnicas de Optimización de Modelos: Prompt Engineering, Fine-tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Bases de Datos: Vectoriales: FAISS, Pinecone, Weaviate; Relacionales (SQL): PostgreSQL, MySQL; NoSQL: MongoDB, Firestore
- Cloud & MLOps / LLMOps:

- Plataformas Cloud: GCP, Azure ML, Databricks- Herramientas específicas: Vertex AI (GCP), MLflow

**Responsabilidades**

- Promueve una cultura centrada en el cliente a fin de profundizar las relaciones con los clientes y aprovechar las amplias relaciones del Banco, así como sus sistemas y conocimientos.
- Identificar oportunidades de optimización en los procesos de las distintas áreas del Grupo a fin de lograr generar ahorros, procesos eficientes y valor agregado para el cliente.
- Promover la adopción de la cultura de inteligencia artificial en las diversas unidades del Grupo.
- Comprende la cultura de riesgo del Banco y cómo debe considerarse el apetito de riesgo en las actividades y decisiones diarias.
- Mantener y establecer la estrategia de gobernanza, mitigación de sesgos y explicabilidad de modelos: Define políticas y marcos de trabajo para asegurar que los modelos generativos operen de forma ética, transparente y alineada con las normativas internas y externas. Implementa mecanismos para detectar y mitigar sesgos, y promueve la explicabilidad de las decisiones algorítmicas.
- Liderar la integración de capacidades de inteligencia artificial en el ecosistema bancario: Encabeza la implementación de asistentes inteligentes en los procesos operativos del banco, garantizando una integración eficiente con sistemas core, canales digitales y plataformas de datos. Evalúa continuamente su impacto en la experiência del cliente y en la optimización de la eficiencia operativa.
- Evaluar y adoptar tecnologías emergentes en inteligencia artificial: Realiza un monitoreo constante del ecosistema de IA generativa, identificando herramientas, frameworks y modelos con alto potencial.
- Lidera pruebas de concepto y análisis comparativos para seleccionar las soluciones más adecuadas que impulsen la innovación y generen valor para el negocio.
- Brindar mentoría a perfiles del equipo: Actúa como referente técnico y estratégico dentro del equipo, guiando el desarrollo profesional de talentos emergentes. Comparte buenas prácticas, revisa entregables y fomenta el aprendizaje continuo en temas de GenAI y MLOps.
- Promover una cultura de innovación responsable y cumplimiento normativo: Impulsa iniciativas que fomenten la innovación tecnológica dentro de un marco ético y regulatorio. Asegura que las soluciones desarrolladas respeten las políticas internas del Banco y las normativas vigentes (SBS, ISO/IEC 27001, entre otras).
- Desarrollar e implementar soluciones de Inteligencia Artificial Generativa adaptadas al negocio: Lidera el uso de técnicas avanzadas como fine-tuning, RAG y otras estrategias para entrenar modelos generativos que respondan a los contextos es