Reino Unido
Global-e
JPMorgan Chase & Co.
Ingeniero/a de Soluciones Líder en IA - Despliegue Avanzado
Reino Unido
Glasgow, Scotland, United Kingdom
PythonAWS
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Buscamos un/a ingeniero/a de IA práctico/a y enfocado/a en el negocio, que prospere en la intersección de la tecnología y la primera línea. Únete a las filas del mejor talento en una de las empresas más influyentes del mundo.
Como Ingeniero/a de Soluciones de IA (Despliegue Avanzado) - Vicepresidente/a en JPMorgan Chase dentro del equipo de Inteligencia Artificial y Machine Learning (AIML) de International Private Bank (IPB) Technology, serás desplegado/a directamente en contextos de negocio para identificar dónde la IA puede crear valor, y luego diseñar, construir y lanzar las soluciones que lo hagan realidad. Operarás en la vanguardia del modelo de interacción del equipo: transformando oportunidades ambiguas y emergentes en soluciones de IA y machine learning agenticas, definidas y funcionales, y colaborando con el equipo central de AIML para su producción y escalado.
Este es un puesto de nivel Vicepresidente/a y una parte integral del equipo AIML de IPB Tech, reportando al Director/a de IA, IPB Tech.
Responsabilidades del puesto
- Integrarse con asesores de IPB, equipos de negocio y socios de producto (por ejemplo, en Inversiones, Experiencia del Cliente y la identificación de casos de uso pioneros en IPB) para descubrir y definir oportunidades de IA/ML de alto valor.
- Prototipar y construir rápidamente soluciones agenticas de IA y basadas en LLM de forma full-stack y de extremo a extremo (backend, datos e interfaces ligeras según sea necesario) para demostrar valor rápidamente, y luego consolidarlas y escalarlas con el equipo central de AIML.
- Ser responsable de las soluciones de extremo a extremo durante la intervención: definición del problema, desarrollo, demostración, iteración y entrega a producción.
- Actuar como el principal traductor técnico entre los stakeholders de negocio/producto y el equipo de ingeniería, transformando oportunidades en flujos de trabajo financiados y bien definidos.
- Equilibrar la velocidad de iteración con los estándares de ingeniería, IA Responsable y control del equipo (salvaguardas, evaluación, observabilidad).
- Retroalimentar patrones, habilidades y aprendizajes reutilizables a la plataforma del equipo para que cada intervención genere un efecto acumulativo.
- Contribuir a la educación y el intercambio de conocimientos sobre GenAI del equipo, y mentorizar a ingenieros junior en la resolución de problemas y la entrega.
- Promover la cultura de diversidad, oportunidad, inclusión y respeto de la firma.
Cualificaciones, capacidades y habilidades requeridas
- Formación formal o certificación en conceptos de ingeniería de IA/ML y experiencia aplicada.
- Avanzadas habilidades de ingeniería en Python y full-stack/generalista - backend, datos e interfaces front-end ligeras - para entregar una solución funcional de extremo a extremo, con prácticas modernas de ingeniería de software (pruebas, revisión de código, control de versiones).
- Dominio de herramientas de codificación de IA (por ejemplo, Claude Code, GitHub Copilot) como parte fundamental del desarrollo diario, con el criterio para saber cuándo utilizarlas y cuándo no.
- Experiencia práctica con Large Language Models, incluyendo prompt engineering, RAG y/o frameworks agenticos
- Experiencia práctica en llevar soluciones desde el prototipo a la producción, incluyendo CI/CD, contenedorización y despliegue nativo en la nube.
- Capacidad demostrada para trabajar directamente con stakeholders no técnicos: recabar necesidades, definir problemas, presentar demostraciones, influir y generar confianza entre audiencias técnicas y de negocio.
- Comodidad con la ambigüedad y capacidad para cambiar rápidamente de contexto entre múltiples dominios de problemas, stakeholders e intervenciones; una mentalidad orientada a la entrega y el aprendizaje, manteniendo la calidad de la ingeniería.
- Mentalidad de producto: prioriza por valor de usuario y resultados, con el criterio para decidir qué construir, qué descartar y qué aspecto tiene un "suficientemente bueno para demostrar valor".
- Visión comercial: identifica dónde la IA crea valor de negocio medible, define métricas de éxito y construye el caso para financiar y escalar lo que funciona.
- Máster en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Ingeniería o un campo cuantitativo relacionado (o experiencia aplicada equivalente).
Cualificaciones, capacidades y habilidades preferidas
- Certificación reconocida en la industria en la nube / GenAI (por ejemplo, AWS Certified Generative AI Developer - Professional, o similar).
- Experiencia previa en despliegue avanzado, ingeniería de soluciones, consultoría o ingeniería de cara al cliente.
- Apertura a la integración presencial periódica con equipos de negocio y viajes internacionales ocasionales, según lo requieran las intervenciones.
- Experiencia en servicios financieros, particularmente en gestión de patrimonios, banca privada o gestión de activos.
- Experiencia en el diseño o contribución a marcos de gobernanza de IA, validación de modelos o salvaguardas.
- Familiaridad con la infraestructura y gobernanza de IA/ML internas de JPM para candidatos internos.
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