NatWest Group es una organización bancaria y de servicios financieros con sede en el Reino Unido que atiende a clientes particulares, comerciales e institucionales. Su actividad abarca la banca, las finanzas y la tecnología financiera, con servicios que incluyen banca comercial, gestión patrimonial y gestión de riesgos. El grupo también destaca sus relaciones con clientes y comunidades, junto con oportunidades para quienes desarrollan su carrera en sus equipos centrados en la banca y la tecnología.
Vicepresidente de ingeniería de aprendizaje automático en NatWest Group, Bengaluru
Desarrolla soluciones de IA generativa, IA agéntica y aprendizaje automático listas para producción. Implementa sistemas seguros y escalables con MLOps, ingeniería en la nube y canalizaciones de datos.
Descripción
- Lidera el diseño y la implementación de soluciones de IA y aprendizaje automático mediante IA generativa y técnicas tradicionales de ML.
- Actúa como referente técnico en la creación y el despliegue de sistemas de ML e IA listos para producción.
- Promueve buenas prácticas de ingeniería en todo el equipo.
- Traduce las necesidades del negocio en soluciones escalables de ML e IA junto con científicos de datos.
- Colabora con científicos de datos, ingenieros, arquitectos y partes interesadas del negocio para ofrecer productos seguros y fiables.
- Identifica oportunidades para mejorar las plataformas, herramientas y capacidades de entrega de ML e IA.
- Crea, despliega y mantiene soluciones de aprendizaje automático, IA generativa e IA agéntica para producción.
- Establece prácticas de ingeniería de ML y MLOps, como CI/CD, pruebas automatizadas, supervisión de modelos y observabilidad.
- Crea canalizaciones de datos escalables, flujos de trabajo de ingeniería de características y componentes de plataforma reutilizables.
- Contribuye a la entrega iterativa y la mejora continua en equipos ágiles y multidisciplinares.
- Cumple los estándares de ingeniería, seguridad, gobernanza, riesgo y regulación durante todo el ciclo de vida del software y los modelos.
- Ofrece mentoría a sus colegas y proporciona liderazgo técnico.
Requisitos
- Experiencia en el diseño, la creación y el soporte de soluciones de ML e IA para producción en un entorno de ingeniería moderno.
- Se prefiere una titulación universitaria o de máster en un campo cuantitativo, de ingeniería o informática, o experiencia práctica equivalente.
- Sólida trayectoria en ingeniería de software, incluido el desarrollo nativo en la nube, la ingeniería de datos y las operaciones de aprendizaje automático.
- Capacidad para ejercer liderazgo técnico, mantener estándares de ingeniería y orientar a otras personas.
- Capacidad para gestionar el trabajo de forma autónoma, tomar la iniciativa y actuar proactivamente.
- Experiencia demostrada en la puesta en producción de soluciones complejas de ML e IA.
- Capacidad para explicar conceptos técnicos a públicos técnicos y no técnicos.
- Sólidas competencias en ingeniería de software, incluida la programación orientada a objetos, el desarrollo de API, los marcos de pruebas, el control de versiones y las prácticas actuales de desarrollo.
- Experiencia en el desarrollo, despliegue y soporte de soluciones de IA generativa y agéntica, incluidos marcos de orquestación, métodos de evaluación y supervisión operativa.
- Experiencia con métodos tradicionales de aprendizaje automático.
- Dominio de MLOps, incluido el despliegue de modelos, CI/CD, infraestructura como código, observabilidad, supervisión de modelos y optimización del rendimiento.
- Conocimientos de Docker y Kubernetes.
- Experiencia con AWS, Python, SQL y tecnologías de procesamiento distribuido de datos.
- Sólidas habilidades de comunicación oral y escrita.
- Se valorará experiencia adicional con RAG, búsqueda semántica, bases de datos vectoriales, grafos de conocimiento, optimización de la recuperación, MCP, integraciones con llamadas a herramientas, evaluación de LLM, observabilidad y supervisión en producción.