Head of AI Factory

Gestionar la contratación de un Head of AI Factory implica, en primer lugar, conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, por lo que deberá adaptarse a su contexto específico.

El Head of AI Factory es responsable de la entrega industrial de productos y soluciones basados en IA, en estrecha colaboración con los equipos de producto y negocio. Su rol se centra en el desarrollo, la industrialización y el despliegue a gran escala de modelos de IA, garantizando su rendimiento, fiabilidad y alineación con los requisitos técnicos y de negocio.

Responsabilidades principales

a. Industrialización y entrega de productos de IA

Desarrollo y despliegue

Supervisar la fabricación de modelos de IA según las especificaciones definidas por los equipos de producto y negocio.
Industrializar los modelos (mediante MLOps) para un despliegue escalable, robusto y reproducible en producción.
Garantizar la calidad, el rendimiento y la mantenibilidad de las soluciones de IA entregadas.

b. Gestión de equipos técnicos

Liderazgo operativo

Dirigir un equipo multidisciplinario (Data Engineers, MLEngineers, DevOps) dedicado a la entrega de productos de IA.
Organizar el trabajo en modo ágil (sprints, revisiones de código, pruebas) para cumplir con plazos y presupuestos.

Desarrollo de habilidades

Formar a los equipos en buenas prácticas (MLOps, pruebas automatizadas, monitoreo).
Mantenerse al día con los avances tecnológicos en herramientas de industrialización (ej.: MLflow, Kubeflow, Docker).

c. Colaboración con equipos de producto y negocio

Alineación con requisitos

Trabajar en estrecha colaboración con los Product Owners y equipos de negocio para comprender los requisitos funcionales y técnicos.
Traducir estos requisitos en especificaciones técnicas para los equipos de desarrollo.

Integración y soporte

Colaborar con los equipos de IT/DevOps para integrar los modelos de IA en los sistemas existentes.
Proporcionar soporte técnico a los equipos de negocio durante la fase de despliegue.

d. Aseguramiento de calidad y cumplimiento

Pruebas y validación

Implementar procesos de pruebas automatizadas (unitarias, de integración, de rendimiento) para validar los modelos antes del despliegue.
Garantizar el cumplimiento de las soluciones con los estándares de seguridad, las regulaciones (RGPD, AI Act) y las políticas internas.

Monitoreo y mantenimiento

Supervisar el monitoreo de los modelos en producción (rendimiento, deriva, sesgos).
Implementar mecanismos para el mantenimiento correctivo y evolutivo.

e. Optimización de procesos de entrega

Mejora continua

Identificar y resolver cuellos de botella en los procesos de entrega.
Automatizar pipelines de datos y modelos para acelerar los ciclos de despliegue.

Reporting operativo

Informar regularmente sobre los avances, riesgos y entregables a las partes interesadas (CDAO, Product Owners, equipos de negocio).

Habilidades clave

a. Técnicas

Industrialización de IA: dominio de las buenas prácticas de MLOps (CI/CD, versionado, monitoreo, escalabilidad).
Experiencia con herramientas de industrialización (MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker, Kubernetes).
Desarrollo de software: conocimiento de lenguajes de programación (Python, SQL) y frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
Experiencia en integración de sistemas y colaboración con equipos DevOps.

b. Gestión de proyectos y liderazgo

Gestión ágil: capacidad para gestionar proyectos en modo ágil (Scrum, Kanban) con equipos técnicos.
Liderazgo operativo: aptitud para motivar y organizar equipos técnicos para alcanzar objetivos de entrega.

c. Colaboración y comunicación

Espíritu de equipo: capacidad para trabajar en estrecha colaboración con equipos de producto, negocio e IT.
Comunicación clara: facilidad para explicar conceptos técnicos a partes interesadas no técnicas.

Ejemplos de logros concretos

Despliegue de un modelo de recomendación: industrialización y despliegue de un modelo de recomendación personalizada para un sitio de e-commerce, reduciendo el tiempo de entrega de 4 semanas a 2 semanas.
Automatización de un pipeline de MLOps: implementación de un pipeline CI/CD para modelos de IA, reduciendo los errores de despliegue en un 30%.
Monitoreo de modelos en producción: despliegue de herramientas de monitoreo para detectar derivas de rendimiento en los modelos, mejorando la fiabilidad en un 25%.