Lead AI Engineer
# Lead AI Engineer **Improving** · Remote · `Remote` 🕒 **Статус:** *Опубликовано: сегодня* · *Источник: Get on Board (LATAM)* --- ### About the Role - 7+ años de experiencia en Software Engineering / Data Engineering . - 3+ años trabajando con soluciones de AI/ML o LLMs , idealmente con extracción de información estructurada. - Inglés avanzado. – (Obligatorio) - Experiencia sólida y hands-on con Databricks , incluyendo el desarrollo de soluciones de datos y AI. - Dominio avanzado de Python y SQL . - Experiencia diseñando e implementando soluciones de IA basadas en LLMs para extracción de información . - Experiencia con Databricks AI Functions y Unity Catalog . - Sólidos conocimientos de modelado de datos y arquitectura de soluciones . - Experiencia liderando técnicamente equipos de ingeniería, con capacidad para tomar decisiones y realizar code reviews. En Improving South America estamos buscando Lead AI Engineer para liderar técnica y operativamente un pod de ingenieros, definiendo la arquitectura, el modelo de datos y la estrategia de extracción de información mediante LLMs. El rol combina desarrollo hands-on con liderazgo técnico, asegurando la precisión, trazabilidad, calidad y confiabilidad de la solución, en colaboración directa con stakeholders. Lo que harás: - Liderar la ejecución técnica del equipo y tomar decisiones de implementación y arquitectura. - Diseñar modelos de datos canónicos alineados con estructuras de dominio existentes. - Definir e implementar estrategias de extracción de información mediante LLMs, incluyendo prompts, esquemas de salida y mecanismos de validación. - Desarrollar y revisar código Python, consultas SQL, prompts y pull requests, asegurando estándares de calidad. - Integrar la solución con servicios externos mediante contratos de integración definidos. - Establecer métricas, umbrales de precisión y procesos de evaluación de las extracciones. - Diseñar y mantener estructuras de datos con vigencia temporal ( effective-dated ) y temporalidad bitemporal cuando corresponda. - Colaborar con stakeholders técnicos y de negocio para alinear las decisiones de implementación con los objetivos del proyecto. - Experiencia en healthcare o insurance , especialmente en procesos de reembolsos sanitarios ( healthcare reimbursement ) o análisis de contratos. - Experiencia en modelado de datos con vigencia temporal ( effective-dated ) y estructuras bitemporales. - Experiencia con Databricks Jobs y Asset Bundles . - Experiencia diseñando salidas estructuradas de LLMs y evaluando sistemáticamente su precisión, consistencia y trazabilidad.
Наблюдалась 2026-10-20, впервые 2026-10-19, источник — Get on Board (LATAM).