Líder Técnico – AI, Data

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Metova, Inc.

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201 - 500 employees

Founded 2006

🛍️ eCommerce

💳 Fintech

☁️ SaaS

💰 Private Equity Round on 2018-04

eCommerce • Fintech • SaaS

Metova is a digital consulting and delivery services firm that partners with enterprises and startups to provide end-to-end digital solutions. Their offerings include strategic planning, custom software development, UX/UI design, and quality assurance, all aimed at enhancing digital transformation and supporting the entire product lifecycle. By focusing on customer-centric and innovative solutions, Metova ensures that brands can effectively leverage technology to meet market demands and drive growth.

📋 Description

• Definir y supervisar la arquitectura técnica de productos de datos e inteligencia artificial. • Liderar equipos multidisciplinarios en el desarrollo de soluciones de IA, incluyendo modelo de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, Detección de anomalias y patrones • Colaborar con stakeholders para comprender las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones técnicas efectivas. • Garantizar la calidad del código y las mejores prácticas de desarrollo mediante revisiones y mentoría. • Implementar y optimizar pipelines de datos para soportar modelos de IA en producción. • Supervisar y diseñar arquitecturas en productos de Software que integren modulos de inteligencia artifical • Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en el ámbito de la inteligencia artificial y los datos.

🎯 Requirements

• Mínimo 5 años de experiencia técnica liderando proyectos de analítica avanzada, ciencia de datos o productos basados en IA. • Experiencia en diseño e implementación de soluciones de detección de anomalías y patrones de comportamiento, especialmente en contextos de riesgo o fraude. • Sólido conocimiento en machine learning supervisado y no supervisado (regresión, árboles, clustering, SVM, boosting, etc.). • Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas. • Implementación de pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado. • Experiencia en desarrollo de modelos de detección de fraude, scoring de riesgo, o uso de modelos basados en comportamiento transaccional. • Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos. • Experiencia en bases de datos relacionales (ej. SQL Server, PostgreSQL) y NoSQL (ej MongoDB, Neo4j). • Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure y AWS; experiencia en GCP es deseable. • Integraciones de sistemas mediante API RESTful, GraphQL y mensajería asincrónica (Ej. Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus).

🏖️ Benefits

• Posibilidades de crecimiento técnico y formación continua.