Machine Learning / Generative AI Engineer

Descripción general de la posición

En OneInfo Consulting buscamos incorporar un/a Machine Learning / Generative AI Engineer para participar en proyectos de inteligencia artificial aplicada a procesos críticos de una fintech, orientados a automatizar, optimizar y escalar decisiones de negocio en áreas como cobranzas, riesgo, analítica de pagos y conversión comercial.

El rol está enfocado en llevar modelos de IA a producción, integrarlos con plataformas de datos y exponer sus resultados mediante servicios backend, priorizando impacto de negocio, trazabilidad y escalabilidad por sobre la investigación académica.

Descripción del proyecto

El profesional trabajará principalmente en una plataforma de Soluciones de IA para Fintech, que incluye múltiples casos de uso productivos:

• Auditoría inteligente de cobranzas
  • Speech-to-Text y Conversation Intelligence.
  • Análisis semántico de audios, detección de cumplimiento de guiones, tono e intención.
• BI de pagos y segmentación dinámica
  • Modelos predictivos de comportamiento de pago.
  • Clustering dinámico y patrones de comportamiento.
• Motor de riesgo
  • Modelos de probabilidad de pago.
  • Ajuste dinámico de score y segmentación de riesgo.
• Motor de propensión a la compra
  • Clasificación, afinidad y optimización de campañas comerciales.

La arquitectura es cloud-native y serverless, apoyada principalmente en Google Cloud Platform, utilizando servicios como Vertex AI, BigQuery, Cloud Run y Cloud Functions, con fuerte foco en observabilidad, versionado y escalabilidad.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning y Generative AI orientados a casos reales de negocio.
• Implementar modelos de:
  • Clasificación
  • Regresión
  • Clustering
  • NLP / análisis semántico
• Integrar capacidades de IA generativa para análisis de texto, conversación y extracción de señales.
• Preparar datasets, features y pipelines de entrenamiento.
• Implementar estrategias de:
  • Validación
  • Backtesting
  • Drift detection
• Llevar modelos a producción utilizando Vertex AI u plataformas equivalentes.
• Exponer modelos como servicios REST o integrarlos a pipelines productivos.
• Colaborar con:
  • Data Engineers (ingesta y calidad de datos).
  • Backend Engineers (APIs y consumo de modelos).
  • DevOps (observabilidad, seguridad y despliegues).
• Documentar supuestos, métricas y limitaciones de los modelos.
• Asegurar explicabilidad básica de modelos cuando el contexto lo requiera.