BACKEND IA

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Propósito del cargo

Liderar el desarrollo backend de los servicios y APIs que exponen e integran las capacidades de IA con los sistemas y pipelines del banco, garantizando arquitectura, seguridad, performance y buenas prácticas para la industrialización y el gobierno de los componentes de IA.



 Funciones principales

• Liderar el diseño e implementación de servicios y APIs backend que expongan capacidades de IA (modelos, agentes, skills) al resto de las plataformas del banco.
• Definir la arquitectura de integración entre los componentes de IA y los sistemas core, pipelines de datos y plataformas existentes del banco.
• Establecer y hacer cumplir estándares de seguridad en el diseño de APIs y servicios (autenticación, autorización, cifrado, protección de datos sensibles).
• Optimizar la performance y escalabilidad de los servicios backend que sirven modelos y agentes de IA en producción (latencia, throughput, uso de recursos).
• Diseñar procesos de industrialización de componentes de IA: empaquetado, versionado, despliegue y ciclo de vida de servicios de IA en producción.
• Definir e implementar mecanismos de gobierno técnico de los componentes de IA (control de versiones, contratos de API, políticas de acceso, trazabilidad).
• Colaborar con los equipos de IA/Data Science para llevar modelos y agentes desde el desarrollo hasta un servicio backend robusto y confiable.
• Evaluar y seleccionar tecnologías y patrones de arquitectura backend (microservicios, event-driven, APIs síncronas/asíncronas) apropiados para cada caso de uso de IA.

Responsabilidades

• Garantizar que los servicios backend de IA cumplan con los estándares de seguridad, resiliencia y disponibilidad exigidos en un entorno bancario.
• Asegurar la calidad del código y la arquitectura mediante revisiones técnicas (code/design reviews) de los servicios desarrollados por el equipo.
• Establecer buenas prácticas de CI/CD, testing automatizado y observabilidad para los servicios de IA en producción.
• Definir e implementar contratos de API claros y versionados, facilitando la integración y reutilización por parte de otros equipos.
• Coordinar con Riesgo, Seguridad y Compliance la validación de los componentes de IA antes de su industrialización.
• Monitorear el desempeño en producción de los servicios backend, gestionando incidentes y proponiendo mejoras continuas.
• Documentar la arquitectura, decisiones técnicas y estándares de integración para su adopción por otros equipos del banco.
• Mentorizar a ingenieros backend del equipo en el desarrollo de servicios robustos orientados a IA.

 Requisitos técnicos

Formación académica

• Ingeniería en Informática, Ciencias de la Computación o carrera afín.
• Deseable: especialización en arquitectura de software, sistemas distribuidos o IA aplicada.

Experiencia

• 5–7+ años de experiencia en desarrollo backend, con al menos 2–3 años integrando o exponiendo capacidades de IA/ML en producción.
• Experiencia previa en industria bancaria, financiera o entornos altamente regulados (deseable, no excluyente).
• Experiencia liderando el diseño de arquitecturas backend de alta disponibilidad y escalabilidad.

Conocimientos técnicos

• Lenguajes de programación backend: Python, Java, Go o similar (nivel avanzado en al menos uno).
• Diseño y desarrollo de APIs REST/gRPC, patrones de integración síncronos y asíncronos (colas de mensajes, eventos).
• Arquitecturas de microservicios y despliegue en contenedores (Docker, Kubernetes).
• Integración con plataformas de IA: serving de modelos (ej. model serving frameworks), APIs de LLMs, orquestadores de agentes.
• Bases de datos relacionales y no relacionales; conocimientos de bases de datos vectoriales para casos de uso de IA.
• Seguridad de aplicaciones backend: OAuth/OIDC, gestión de secretos, cifrado de datos en tránsito y en reposo.
• Observabilidad: logging estructurado, métricas, tracing distribuido (ej. OpenTelemetry, Prometheus, Grafana o equivalentes).
• CI/CD y prácticas DevOps aplicadas a servicios de IA (pipelines de despliegue, testing automatizado, infraestructura como código).
• Nociones de gobierno de datos y de modelos aplicado a entornos regulados (versionado, trazabilidad, auditoría).

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