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Citi es una empresa global de banca y servicios financieros que atiende a consumidores, corporaciones, gobiernos e instituciones. Su oferta abarca la banca minorista, las tarjetas de crédito, la gestión patrimonial, la banca corporativa y la banca de inversión, respaldadas por operaciones en más de 100 países. Como una gran organización financiera internacional, Citi reúne equipos que trabajan en los sectores de la banca, los servicios financieros y la tecnología financiera.
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Empleos de la empresa

Ingeniero sénior líder de Python, IA y aprendizaje automático

Lidera la arquitectura y la entrega de sistemas escalables de IA generativa y aprendizaje automático predictivo para la prevención del fraude en la banca minorista de Citi en EE. UU. Impulsa las prácticas de MLOps y orienta a los equipos de ingeniería.

INIndiaHíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
AWSAzureDockerGoogle Cloud PlatformKubernetesMicroserviciosPySparkPythonPyTorchRayScikit-LearnSQLTensorFlow

Descripción

  • Guía el desarrollo y el lanzamiento de productos avanzados de IA y aprendizaje automático.
  • Diseña soluciones de IA generativa para producción, desde la generación aumentada por recuperación y los agentes autónomos hasta la búsqueda semántica y los flujos de trabajo multimodales.
  • Optimiza Google Gemini, Anthropic Claude y modelos de lenguaje de código abierto en velocidad, coste y calidad.
  • Desarrolla marcos de ingeniería de prompts, procesos de ajuste fino de modelos, pruebas de evaluación y controles de seguridad.
  • Define la arquitectura de aprendizaje automático predictivo para detectar anomalías, usar redes neuronales de grafos y clasificar datos de forma supervisada y no supervisada.
  • Crea servicios y API de Python fiables, rápidos y escalables horizontalmente.
  • Integra bases de datos vectoriales, cachés distribuidas y sistemas de transmisión de eventos.
  • Establece flujos de trabajo de MLOps y LLMOps para CI/CD, reentrenamiento automatizado, observabilidad y detección de deriva.
  • Crea capacidades de IA para identificar el robo de identidad, la apropiación de cuentas, las identidades sintéticas, el fraude con tarjetas no presentes y las transacciones inusuales.
  • Aplica IA generativa para agilizar la clasificación inicial de fraudes y resumir investigaciones a partir de información no estructurada.
  • Garantiza el cumplimiento de la normativa bancaria de EE. UU.
  • Orienta a científicos de datos e ingenieros de software en el centro de ingeniería de Chennai.
  • Define la hoja de ruta técnica, evalúa marcos de IA, realiza pruebas de concepto y presenta propuestas de arquitectura a líderes de ingeniería de todo el mundo.
  • Mejora la detección de fraude, las tasas de falsos positivos, la velocidad de inferencia, la calidad del código, la cobertura de pruebas y la eficiencia de los investigadores.

Requisitos

  • Tener una licenciatura o maestría en informática, ciencia de datos, inteligencia artificial, matemáticas aplicadas u otra disciplina cuantitativa relacionada.
  • Aportar entre 10 y 12 años de experiencia profesional en ingeniería de software, incluido el desarrollo de sistemas de IA y aprendizaje automático para producción.
  • Demostrar dominio avanzado de Python 3.x, incluidos multiprocesamiento o asyncio, patrones de diseño, perfilado, empaquetado y prácticas de código limpio.
  • Contar con amplia experiencia práctica en PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost y LightGBM.
  • Acreditar experiencia en la creación de aplicaciones de IA generativa para producción con herramientas como LangChain, LlamaIndex, CrewAI o AutoGen.
  • Tener conocimientos prácticos de modelos de embeddings, recuperación densa, reranking y métodos de indexación vectorial.
  • Aportar experiencia práctica con AWS, GCP o Azure, además de Docker, Kubernetes y PySpark o Ray.
  • Haber implementado ciclos de vida de aprendizaje automático de principio a fin, desde la validación de datos hasta la monitorización de inferencias en tiempo real.
  • Haber integrado las API de Google Gemini y Anthropic Claude, incluidas las llamadas a herramientas o funciones, el almacenamiento en caché del contexto y la optimización de prompts.
  • Se valora la experiencia con motores de reglas contra el fraude, plataformas de detección de anomalías o modelos predictivos de riesgo.
  • Se valoran los conocimientos de monitorización de transacciones, biometría del comportamiento y conjuntos de datos de consorcios contra el fraude.
  • Tener un dominio muy alto de Python, SQL y Bash.
  • Contar con experiencia en bases de datos vectoriales, API de backend, transmisión de datos, MLOps, DevOps, IA explicable y enmascaramiento de información de identificación personal.
  • Poder cumplir los requisitos normativos de la banca estadounidense, incluidos FCRA, GLBA, SR 11-7, las normas de concesión justa de préstamos y los estándares de IA explicable.

Beneficios

  • Modalidad de trabajo híbrida.
  • Empleador que ofrece igualdad de oportunidades.
  • Se ofrecen adaptaciones razonables para personas con discapacidad.

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