AI Engineer Senior
Scotiabank · Lima
ID de la solicitud: 277888
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
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.
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 experiencia 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 específicos del entorno bancario. Asegura que las soluciones sean escalables, seguras y alineadas con los estándares del sector, supervisando su desempeño, precisión y robustez de forma continua.
- Participar en equipos multifuncionales dentro del área de Smart Automation: Colabora activamente con equipos de producto, diseño, ingeniería, datos y negocio para co-crear soluciones que generen valor tangible. Aporta su expertise técnico en todas las etapas del ciclo de vida de los proyectos.
- Asegurar la adopción y desarrollo de soluciones GenAI mediante frameworks ágiles: Lidera la implementación de soluciones GenAI utilizando metodologías ágiles (Scrum, Kanban, etc.), promoviendo ciclos iterativos de desarrollo, validación y mejora continua. Facilita la adopción por parte de los usuarios finales mediante estrategias de comunicación y entrenamiento.
- Comprender y aplicar la cultura de riesgo del Banco en sus decisiones diarias: Integra la gestión de riesgos como parte fundamental del diseño e implementación de soluciones GenAI. Evalúa el impacto potencial de cada iniciativa en términos de riesgo operacional, reputacional, regulatorio y de conducta.
- Realiza activamente operaciones eficaces y eficientes en sus áreas respectivas, a la vez que garantiza la idoneidad, el cumplimiento y la eficacia de los controles de negocios diarios a fin de cumplir con las obligaciones destinadas a reducir el riesgo operacional, el riesgo de incumplimiento reglamentario, el riesgo de lavado de dinero y de financiamiento al terrorismo y el riesgo de conducta, entre las que se incluyen las responsabilidades establecidas bajo el Marco de Gestión del Riesgo Operacional, el Marco de Gestión de Riesgo del Incumplimiento Reglamentario, el Manual Internacional de Prevención del Lavado de Dinero y Financiamiento al Terrorismo y las Pautas para la Conducta en los Negocios.
Formación Deseable:
✓ Profesional titulado en Ingeniería de Sistemas, Computación o carreras afines.
✓ Maestría en Inteligencia Artificial / Data Science
Experiencia mínima:
✓ 5 años en proyectos de Inteligencia Artificial,
✓ 2 años en proyectos de GenAI en entornos regulados.
Conocimientos específicos:
✓ Gestión de proyectos.
✓ Conocimiento de normatividad, procesos operativos y comerciales.
✓ Conocimiento de productos y servicios ofrecidos por SBP.
✓ Conocimiento de Técnicas de negociación.
✓ Metodología para el análisis de sistemas.
✓ Conocimiento de las plataformas informáticas con las que cuenta el Banco.
✓ Técnicas de estimación de esfuerzo de desarrollo.
✓ Ingeniería de requerimientos.
✓ Gestión de servicios de TI.
✓ Modelamiento de Procesos.
✓ Análisis, diseño y manejo de herramientas de desarrollo.
✓ Manejo de recursos entre OutSourcing y Fábrica de 5 personas o más.
✓ Conocimiento de gestión de incidencias.
Conocimientos Informaticos:
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
Prácticas:
- MLOps
- LLMOps
Orquestación y Automatización:
- Cron Jobs
- ETL Pipelines
Seguridad y Cumplimiento
- Normativas:
- SBS
- ISO/IEC 27001
- ISO/IEC 42001
Idiomas
- Avanzado
Ubicación(s): Perú : Lima : San Isidro
Agradecemos tu interés, sin embargo, únicamente los candidatos/as seleccionados para entrevista serán contactados.
** En el Grupo Scotiabank Perú valoramos las habilidades, experiencias y perspectivas únicas que cada persona aporta, promovemos la inclusión con pasión y respeto. Si consideras que podríamos brindarte algún ajuste razonable durante el proceso de selección, te invitamos a indicarlo al registrar tus datos en la plataforma o al momento de establecer contacto con nuestro equipo de atracción del talento. Estamos comprometidos en crear y mantener un entorno inclusivo, accesible y seguro donde sean bienvenidos todos.