Como parte esencial de nuestro equipo en nuestro centro de Alcobendas (con teletrabajo híbrido), buscamos una persona que pueda ejercer de responsable de Inteligencia Artificial y Gobernanza Corporativo para unirse a nuestro equipo de Sistemas y Seguridad de la Información.

1. Descripción General del Puesto

El responsable de Inteligencia Artificial y Gobernanza Corporativo será el/la líder responsable de definir, implementar y supervisar la estrategia de Inteligencia Artificial (IA) en el entorno corporativo, enfocándose tanto en IA Generativa como en IA tradicional (Machine Learning, Deep Learning, etc.). Este puesto es clave para establecer un modelo de gobernanza robusto que garantice el uso ético, seguro y eficiente de las tecnologías de IA en toda la empresa. Colaborará estrechamente con otras áreas, como Legal, Cumplimiento y Seguridad, para desarrollar políticas y procedimientos que regulen el uso de IA, así como para fomentar una cultura organizacional centrada en la adopción responsable de estas tecnologías. Además, será el responsable de realizar un scouting continuo de nuevas soluciones y tendencias en el ámbito de la IA, evaluando su potencial aplicabilidad en nuestra organización y liderando la evolución de la arquitectura de IA para integrar eficientemente nuevas soluciones.

2. Responsabilidades y Actividades Principales

• Definición y ejecución de la estrategia de IA:

o Diseñar y liderar la estrategia corporativa de aplicación de la IA, abarcando tanto IA Generativa como IA tradicional, para impulsar la transformación digital de la organización.

o Supervisar la implementación de proyectos de IA, asegurando su alineamiento con los objetivos de negocio.

• Gobernanza de IA:

o Desarrollar y liderar un marco de gobernanza de IA que incluya políticas, procedimientos y controles para el uso ético y seguro de la IA.

o Colaborar con los departamentos de Legal, Cumplimiento, Seguridad y Ética para establecer estándares de uso de IA que cumplan con regulaciones nacionales e internacionales (AI Act en la UE, GDPR, AI Risk Management Framework de NIST, junto a metodologías como CRISP-DM y COSO ERM)

o Promover la cultura de IA dentro de la organización, capacitando a equipos y creando conciencia sobre buenas prácticas.

• Arquitectura de IA:

o Diseñar, implementar y evolucionar la arquitectura de IA, asegurando la integración eficiente de nuevas soluciones tecnológicas en la infraestructura existente.

o Análisis de los requisitos empresariales y objetivos estratégicos para identificar las áreas donde la IA puede aportar valor (automatización, personalización, optimización de procesos).

o Roadmap de IA: Desarrollo de una hoja de ruta a largo plazo que incluya la implementación gradual de soluciones avanzadas de IA, asegurando la alineación con los objetivos de negocio.

o Creación de una arquitectura modular y escalable, capaz de soportar la creciente demanda de procesamiento de datos y la integración de nuevos modelos de IA.

o Uso de microservicios y APIs para facilitar la integración y despliegue continuo de modelos de IA.

• Innovación y scouting de IA:

o Realizar un análisis continuo del mercado para identificar nuevas tecnologías y productos de IA que puedan ser aplicables a la organización.

o Evaluar la madurez y aplicabilidad de nuevas soluciones de IA, incluyendo la viabilidad de su implementación según la destreza digital de la compañía.

• Liderazgo técnico y estratégico:

o Asumir un papel de liderazgo en la formación de equipos de IA, orientando el desarrollo de habilidades técnicas avanzadas en el ámbito de la IA Generativa y tradicional.

o Supervisar la creación de modelos de IA a medida, optimizando su rendimiento mediante técnicas avanzadas de entrenamiento y ajuste fino (fine-tuning).

o Definir estrategias de implementación de "guardrails" (límites de seguridad) para modelos de IA, asegurando el cumplimiento normativo y la mitigación de riesgos.

3. Requisitos de Formación y Experiencia Previa

• Formación Académica:

o Título universitario en Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Ingeniería de Datos, Matemáticas, o campos afines. Se valorará positivamente un Máster o Doctorado en áreas relacionadas con IA y Data Science.

• Experiencia Profesional:

o Mínimo 4 años de experiencia demostrable en roles similares, gestionando proyectos de IA a gran escala en organizaciones multinacionales.

o Experiencia contrastada en la implementación de soluciones basadas en IA Generativa y ML, con un enfoque particular en estrategias de adopción de IA en entornos empresariales complejos.

o Historial comprobado en la definición e implementación de marcos de gobernanza para tecnologías emergentes.

4. Certificaciones

Se valorarán muy positivamente certificaciones como:

• Certificaciones Técnicas:

o Google Professional Machine Learning Engineer

o Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

o AWS Certified Machine Learning – Specialty

o Certificaciones en IA Generativa (e.g., cursos avanzados en LLMs y NLP).

o Certified Data Management Professional (CDMP) o Certified AI Governance Professional (CAIGP).

• Certificaciones en Gobernanza y Ética:

o Certified Information Systems Auditor (CISA) o Certified Data Privacy Solutions Engineer (CDPSE).

5. Competencias y Comportamientos Clave

• Liderazgo Estratégico:

o Visión estratégica y capacidad para influir en la toma de decisiones al más alto nivel.

o Habilidades demostradas para liderar equipos multidisciplinarios en entornos de alta complejidad.

• Excelencia Técnica en IA:

o Conocimientos profundos en:

▪ Algoritmos de Machine Learning / Deep Learning

▪ Modelos Generativos (GPT, DALL-E, etc.)

▪ Arquitecturas avanzadas de LLMs.

▪ Agentes autónomos / Agente de Agentes

o Dominio en técnicas de embedding, vectorización, y prompt engineering.

o Cloud Computing:

▪ Plataformas como AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure AI.

▪ Gestión de entornos de IA en Kubernetes y Docker.

o Frameworks y Librerías de IA:

▪ TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers.

▪ LangChain, Weaviate, Pinecone para trabajar con LLMs y bases de datos vectorial

o APIs de Modelos Generativos (como OpenAI, Anthropic, Cohere)

o Métricas de Rendimiento: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC.

• Pensamiento Analítico y Crítico:

o Capacidad para analizar el estado actual de la organización y definir estrategias de adopción de IA que generen un impacto tangible.

o Excelentes habilidades de resolución de problemas con un enfoque innovador.

• Habilidades de Comunicación:

o Habilidad para comunicar conceptos complejos a audiencias no técnicas, incluyendo miembros del consejo de dirección.

o Capacidad para evangelizar sobre el valor de la IA dentro de la organización.

6. Otras Habilidades

• Idiomas: Nivel avanzado de inglés (B2 mínimo); se valorarán otros idiomas.

• Capacidad para Viajar: Disponibilidad para viajes ocasionales a nivel internacional

Quiénes somos

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Nuestro compromiso es promover ambientes de trabajo en los que se trate con respeto y dignidad a las personas, procurando el desarrollo profesional de la plantilla y garantizando la igualdad de oportunidades en su selección, formación y promoción ofreciendo un entorno de trabajo libre de cualquier discriminación por motivo de género, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, religión, etnia, estado civil o cualquier otra circunstancia personal o social.

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