Liderar revisiones técnicas de soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning desarrolladas por equipos de Data Science y Data Fabric, asegurando que los modelos cumplan con estándares de robustez, trazabilidad, monitoreo, seguridad y AI Governance antes y después de su implementación en producción. El rol actúa como un challenger técnico independiente, evaluando arquitecturas, pipelines, controles y desempeño de modelos tradicionales y generativos (LLMs/GenAI), en colaboración con equipos de tecnología, riesgo y negocio. Realizar revisiones técnicas de modelos de IA/ML, evaluando calidad de datos, arquitectura, pipelines, métricas de desempeño y monitoreo. Analizar y validar código, notebooks y procesos desarrollados en Python, SQL y frameworks de Machine Learning. Revisar procesos de entrenamiento, validación, testing, deployment y monitoreo continuo de modelos en producción. Evaluar implementaciones de modelos generativos, LLMs, copilots y soluciones GenAI desde una perspectiva técnica y de AI Governance. Validar controles de trazabilidad, explicabilidad, versionamiento y observabilidad de modelos. Identificar riesgos técnicos, operativos y de cumplimiento asociados a soluciones de IA. Participar en procesos de model review, technical assessment y auditorías técnicas. Colaborar con equipos de Data Fabric, Data Science, Arquitectura, Riesgo, Seguridad y negocio para asegurar mejores prácticas de AI Governance. Impulsar estándares y lineamientos técnicos para el desarrollo y monitoreo responsable de soluciones de IA. Licenciatura en Ciencia de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Matemáticas Aplicadas, Actuaría, Estadística, Física, Ciencia de Datos o afines. 5+ años de experiencia en Data Science, Machine Learning, Model Validation, AI Governance o áreas relacionadas. Experiencia técnica trabajando con modelos de IA/ML, incluyendo validación, revisión técnica, monitoreo o risk assessment. Conocimiento sólido de Python y SQL, incluyendo lectura y validación de código. Entendimiento de pipelines de datos, procesos MLOps y ciclo de vida de modelos. Conocimiento de frameworks y técnicas de Machine Learning. Experiencia o familiaridad con modelos generativos, LLMs, copilots y soluciones GenAI. Capacidad para evaluar arquitecturas técnicas y controles asociados a soluciones de IA. Inglés avanzado. “En Walmart de México y Centroamérica estamos comprometidos con una cultura de pertenencia, por lo que buscamos incorporar el mejor talento basándonos en competencias, habilidades y potencial; no discriminamos por ningún motivo, incluyendo género, edad, origen étnico, apariencia física, estado civil, condiciones de salud por VIH o cualquier enfermedad, situación socioeconómica, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género por ello durante el proceso de atracción y selección no solicitaremos información personal, fotografías o análisis clínicos de ningún tipo. Los datos personales del candidato o candidata no son relevantes durante el proceso de entrevista ni para la selección final. En Walmart de México y Centroamérica nos comprometemos con nuestros/as asociados/as para que encuentren día a día en el trabajo un ambiente de respeto, libre de discriminación y acoso sexual.” #J-18808-Ljbffr