Líder de Machine Learning y Orquestación de IA

Objetivo de puesto: Diseñar, desarrollar, implementar y mantener el Cerebro IA del ecosistema SCORE, integrando modelos de Machine Learning, servicios de inferencia, APIs, agentes especializados, flujos RAG, bases vectoriales y automatizaciones en n8n/Make, para transformar datos, score predictivo y reglas de negocio en decisiones comerciales accionables en tiempo real; con el propósito de habilitar la priorización dinámica de leads, el monitoreo intradía, la asignación inteligente de recursos y la trazabilidad de decisiones que permitan maximizar citas, mejorar conversión y reducir desperdicio operativo en la operación comercial de Laureate.

Principales funciones:

• Diseñar y mantener la arquitectura del Orquestador IA de SCORE, definiendo la lógica central que recibe solicitudes, interpreta contexto, delega tareas a agentes especializados y consolida recomendaciones operativas para que la operación comercial cuente con decisiones estructuradas, trazables y accionables.
• Desarrollar APIs REST, endpoints y webhooks en Python para conectar el Orquestador IA con fuentes de datos, n8n, Make, Supabase, Microsoft Fabric, Power BI, Command Center y plataformas comerciales, asegurando bajo tiempo de respuesta, control de errores, versionamiento y documentación técnica.
• Implementar modelos de Machine Learning aplicados a scoring, contactabilidad, propensión de conversión, priorización de leads y detección de patrones, preparando la lógica de inferencia necesaria para que los outputs del modelo puedan ser consumidos por servicios operativos en tiempo real.
• Construir y operar los servicios de inferencia y serving de modelos, recibiendo datasets validados por Data Engineering y devolviendo resultados estructurados en JSON, probabilidades, segmentos, prioridades y recomendaciones que puedan ser usadas por el Orquestador, dashboards y flujos de automatización.

Experiencia: Automatización con n8n y Make: webhooks, routers, manejo de errores, logs, credenciales, ejecución programada y flujos intradía.

MLOps y DevOps básico: Git, Docker, CI/CD, entornos DEV/STG/PROD, logging, monitoreo y despliegue controlado de servicios.

• Desarrollo e implementación de modelos predictivos, scoring, clasificación, propensión de conversión o motores de recomendación aplicados a procesos de negocio.
• Construcción de servicios backend, APIs REST, webhooks y endpoints para consumir modelos de IA, devolver salidas estructuradas e integrarse con plataformas operativas.
• Diseño de orquestadores, agentes IA, flujos RAG, automatizaciones y lógica de decisión conectada con herramientas como n8n, Make, Supabase, Power BI o plataformas equivalentes.

Experiencia técnica:

• Machine Learning aplicado: desarrollo, validación y monitoreo de modelos de clasificación, scoring, contactabilidad, propensión, clustering y motores de recomendación orientados a decisiones comerciales.
• Python avanzado para IA y backend: uso de FastAPI, Flask, pandas, scikit-learn, procesamiento de datos, consumo de APIs y servicios de inferencia en producción.

Ofrecemos sueldo mensual bruto 50 a 52 mil.

Prestaciones superiores

Vales de despensa

Seguro de vida

Seguro de gastos médicos mayores

Vacaciones

Aguinaldo

Formato de trabajo híbrido con presencialidad en Santa Fe.