Senior Machine Learning Engineer, Sustainability Science and Innovation
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Manages multiple senior teams across AI architecture practices including agentic systems, MLOps platforms, core integration, intelligent channels, and AI security. Requires 15+ years in technology disciplines with extensive people and budget management experience. Key skills include strategic architecture design, risk and control management, influencing senior stakeholders, and deep knowledge of banking systems and AI frameworks. Bachelor's degree required; Master's preferred. Full-time role reporting to executive level.
Written from this posting by Neural Jobs AI. The full description is below.
The IT Sr Function Group Manager manages multiple teams of senior professionals through other senior managers. The job requires a broad and comprehensive understanding of the different systems, theories and practices relevant to a function as well as practical experience of multiple business cycles. In-depth knowledge of the industry and direct competitors' products/services is also necessary in order to contribute to the commercial objectives of the business. Requires thorough understanding of strategic direction of the function within the business, combined with a solid conceptual/practical grounding in both the function and/ or area of expertise. Excellent communication skills required in order to influence a wide range of audiences. The job is likely to be involved in both internal and external negotiations which will have a major impact on the area managed, and possibly on other related areas and organization as a whole. Develops medium- to long-term plans and executes functional strategies for a large/complex country, cluster of countries, or business requiring coordination and integration across units. Provides input into strategic decisions affecting job family or function within a region or business.Full management responsibility of multiple teams, including management of people, budget and planning. Has authority to negotiate and make independent decisions on issues/activities that have critical impact or influence on company revenues, capital or business operations. Typically, a direct report to an EB role and sits on the highest functional leadership team within a region,, or global business.
Responsibilities:
Qualifications:
Education:
ARQUITECTURA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Esta organización se concibe bajo un modelo operativo matricial: mantiene una gobernanza centralizada para definir la arquitectura objetivo (Target Architecture), pero despliega a sus arquitectos en las distintas células o líneas de negocio para asegurar el delivery.
A continuación, se presenta la estructura organizativa dividida por prácticas o dominios tecnológicos, detallando las funciones de cada una:
Esta unidad es responsable de los patrones de diseño donde la IA deja de ser solo un modelo predictivo y se convierte en un sistema autónomo que ejecuta flujos de trabajo.
● Funciones:
○ Definir los frameworks para la orquestación de sistemas de IA Agéntica (comunicación multi-agente).
○ Diseñar los patrones de integración entre los LLMs/modelos cognitivos y los motores de reglas de negocio corporativos (como Pega Systems).
○ Estandarizar el diseño de memorias de contexto (vector databases) para mantener la coherencia en procesos conversacionales o transaccionales asíncronos.
Es el núcleo de la ingeniería, enfocado en proveer la infraestructura y las "carreteras" automatizadas para el ciclo de vida del dato y del modelo.
● Funciones:
○ Diseñar las topologías y la arquitectura del ecosistema analítico distribuido (ej. estándares de despliegue sobre plataformas como Databricks).
○ Definir los pipelines corporativos de MLOps para el entrenamiento, validación, despliegue continuo (CI/CD/CT) y monitoreo de modelos en producción.
○ Orquestar la arquitectura de procesamiento batch y en tiempo real, integrando los flujos de IA con los planificadores empresariales (como AutoSys o Control-M).
Garantiza que la IA pueda leer y escribir en los sistemas transaccionales críticos sin afectar la estabilidad operativa del banco.
● Funciones:
○ Diseñar las capas de abstracción y APIs de baja latencia que conectan los motores de inferencia de IA con el core bancario y los sistemas legacy.
○ Definir los patrones de arquitectura orientada a eventos (EDA) para que los modelos reaccionen en tiempo real a las transacciones financieras.
○ Asegurar que las llamadas a los modelos de IA escalen elásticamente para soportar los picos transaccionales del core.
Se enfoca en cómo la tecnología de IA se expone al cliente final o al usuario interno a través de las plataformas digitales.
● Funciones:
○ Diseñar la arquitectura de interfaces dinámicas, habilitando ecosistemas de micro-frontends que se adaptan en tiempo real basándose en las decisiones del motor de IA.
○ Establecer los patrones técnicos para embeber capacidades de hiper-personalización y next-best-action directamente en los canales digitales (Móvil, Web, Cajeros).
Unidad transversal indispensable para mitigar los riesgos tecnológicos introducidos por la inteligencia artificial generativa y predictiva.
● Funciones:
○ Implementar arquitecturas de seguridad bajo un modelo Zero Trust estricto para proteger los endpoints de los modelos y las APIs de consumo.
○ Diseñar barreras técnicas a nivel de red y aplicación contra inyección de prompts, envenenamiento de datos (data poisoning) y exfiltración de información sensible (DLP en IA).
○ Asegurar la trazabilidad técnica a nivel de logs y metadatos para habilitar la auditoría algorítmica requerida por el cumplimiento normativo.
Para que esta organización no se convierta en un cuello de botella, el talento se gestiona mediante un modelo matricial de asignación:
● Dirección de Arquitectura de IA (Head / Principal Architect): Define el rumbo, el stack tecnológico autorizado, y se asegura de que el ecosistema técnico evolucione hacia el modelo operativo AI-first.
● Arquitectos de Dominio (Core Team): Radican permanentemente en el área central. Construyen los cimientos (plataformas de datos, MLOps, seguridad).
● Arquitectos de Soluciones de IA (Embedded Team): Son asignados directamente a las tribus de desarrollo o áreas de negocio (Fraude, Riesgos, Canales). Utilizan las herramientas y directrices del Core Team para ensamblar soluciones específicas, garantizando que el time-to-market sea ágil, pero tecnológicamente impecable.
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