Líder Técnico de Compromiso con la IA

Descripción

**Objetivo** ------------- Hacer que la adopción de IA en las ocho organizaciones de ingeniería del grupo sea continua y rítmica: traducir la visión de cada CTO en disciplina operativa para sus equipos, y trasladar las prácticas que ya funcionan en una empresa a las otras siete. **Acerca del proyecto** --------------------- Neurons Lab ejecuta un Programa Grupal de Adopción de IA para un importante cliente del sector iGaming: un holding compuesto por seis estudios de juegos más funciones centrales de negocio, más de 10 empresas y aproximadamente 800–1.000 empleados. El programa combina la habilitación de equipos comerciales, la habilitación de equipos de ingeniería y soluciones de IA personalizadas para la producción de juegos. Este puesto tiene como responsabilidad exclusiva la **pista de habilitación de ingeniería**, contraparte directa del Gestor de Educación/Compromiso con la IA, quien se encarga de los equipos comerciales. Se trata de un **puesto nuevo, adicional al Arquitecto de IA del equipo especializado en desarrollo de juegos**, y no implica la construcción de pilotos para la producción de juegos. Las organizaciones de ingeniería abarcan todo el espectro de madurez: desde flujos de trabajo productivos basados en agentes, servidores MCP personalizados y la implementación de una pasarela de IA en las empresas más avanzadas, hasta equipos que están redactando sus primeras especificaciones. Cada empresa conserva sus propias herramientas (Cursor / Claude Code / Codex — esta diversidad forma parte de una política deliberada); este puesto se centra en transferir **prácticas, no herramientas**. **Duración:** continuo, dedicado exclusivamente al cliente. **Fase:** inicio. **KPI** -------- * **Difusión (principal):** empaquetar 2 prácticas mensuales en artefactos reutilizables (guía práctica, plantilla de especificaciones, repositorio de habilidades, demostración grabada); realizar 3 transferencias entre empresas al mes, cada una adoptada por otras 2 empresas; disponibilidad grupal en un plazo de 2 semanas desde su detección * **Adopción:** 1 experimento por equipo activo por sprint («sin sprints vacíos»); uso semanal activo de IA por el 80 % de los ingenieros en cada empresa activa (objetivos calibrados tras una línea base de 30 días) * **Resultados:** ahorro de tiempo para los desarrolladores respecto a la línea base; tendencia del volumen y el tiempo de entrega de PR (DX Core 4 / DORA); salvaguarda: la tasa de fallos en cambios y la necesidad de retrabajo no deben aumentar a medida que crece la participación de la IA * **Ritmo:** llamadas de validación quincenales y reuniones mensuales de demostración entre empresas, ambas programadas con regularidad; tablero de estado en vivo de una sola página por empresa; satisfacción del CTO de 8/10 en una encuesta trimestral **Áreas de responsabilidad** --------------------------- * Dentro de cada empresa: aliviar la carga de cascada del CTO — transformar su visión en disciplina a nivel de equipo: especificaciones, normas, estándares de revisión, habilidades reutilizables y onboarding del siguiente círculo de ingenieros * Gestionar el ciclo de difusión entre empresas: detectar lo que ya funciona en un equipo, validar dirección y riesgos, empaquetarlo como artefacto reutilizable, transferirlo al resto y medirlo según criterios objetivos * Mantener el ritmo: llamadas de validación quincenales con equipos activos (un sprint vacío es una señal para reorganizarse, no para presionar más), una reunión mensual de demostración entre empresas, un tablero de estado por empresa y una sincronización mensual de dirección con el CTO grupal * Enseñar a los equipos a definir criterios de éxito objetivos y cuantificables para trabajos basados en agentes (ingeniería de bucles / optimización escalonada frente a una métrica) — el factor único más determinante del éxito de los agentes en producción * Respetar los protocolos de cada empresa: trabajar primero con el CTO local (algunos CTO exigen ser el primer punto de contacto para todos los temas técnicos), nunca saltándolos * Priorizar necesidades que superen el ámbito de la habilitación en unidades bien delimitadas — talleres (con el Director de Ingeniería de IA), pruebas de concepto (PoC), revisiones profundas — y asignarlas al equipo adecuado de Neurons Lab * Contribuir a la agenda grupal de pasarela y atribución: atribución de costos y errores por equipo y herramienta; colaborar con el equipo de nube en la optimización de costos y créditos/subvenciones de AWS * Documentar todo lo reutilizable en una base de conocimiento grupal; hacer visibles los logros ante los CTO y la dirección grupal **Habilidades** ---------- * Experiencia práctica diaria con stacks de codificación basados en agentes: Claude Code, Cursor, Codex — incluidos servidores MCP, habilidades, subagentes y desarrollo guiado por especificaciones en repositorios reales * Arquitectura de IA: pasarelas/proxies de LLM (clase LiteLLM / OpenRouter), atribución de costos y errores, compensaciones entre LLM locales, patrones de despliegue dentro de la región (p. ej., Bedrock) * Credibilidad como líder de ingeniería a nivel de tech lead / arquitecto de IA / director de ingeniería — capaz de revisar código real, pipelines y especificaciones junto a ingenieros senior, sin limitarse a presentar diapositivas * Facilitación de sesiones técnicas: demos en vivo, llamadas de validación, talleres prácticos con repositorios reales * Empaque: transformar una práctica funcional en un artefacto que otro equipo pueda adoptar sin necesidad de la presencia del autor **Conocimientos** ------------- * Medición de ingeniería en la era de la IA: DX Core 4 / DORA, métricas de impacto de la IA, salvaguardas de calidad para código generado por IA * Psicología de la adopción entre ingenieros senior — la resistencia entre profesionales experimentados es un obstáculo reconocido en varias empresas del cliente * Experiencia en desarrollo de juegos / iGaming (deseable): matemáticas de juegos, restricciones de certificación, pipelines de arte y animación **Experiencia** -------------- * Haber liderado iniciativas de adopción de IA o de habilitación de plataformas/desarrolladores en una organización de ingeniería (20+ ingenieros), o experiencia equivalente como tech lead o director de ingeniería * Haber llevado flujos de trabajo basados en agentes a producción; poder mostrar sus propias habilidades, servidores MCP o repositorios de especificaciones * Inglés fluido obligatorio; ruso y/o ucraniano son un gran plus — los equipos del cliente se comunican en ambos idiomas