Responsabilidades:
El especialista en IA y LLM de SaaS liderará el desarrollo y la implementación de soluciones SaaS basadas en IA para los clientes de BENZ Packaging. Colaborará estrechamente con los equipos de producto, tecnología y negocios para crear agentes de IA que mejoren la inteligencia de los envases, automaticen los flujos de trabajo y proporcionen información valiosa.
Este puesto requiere experiencia en desarrollo de SaaS, plataformas en la nube, API, modelos de IA y la capacidad de traducir las necesidades comerciales en soluciones de software impulsadas por IA.
Responsabilidades clave:
Desarrollo de agente de IA y LLM:
- Diseñar, desarrollar e implementar chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA para atención al cliente, consultas de empaquetado y automatización de procesos.
- Implemente modelos de lenguaje grandes (LLM) para mejorar las interacciones con los clientes, automatizar las preguntas frecuentes y brindar información inteligente.
- Ajuste los modelos de IA para el procesamiento del lenguaje específico de la industria (embalaje, logística, cadena de suministro).
Desarrollo de productos SaaS:
- Diseñar plataformas SaaS basadas en la nube que integren IA/ML para el uso del cliente.
- Desarrolle API de IA personalizadas para soluciones de empaquetado, consultas de clientes y conocimientos operativos.
- Asegúrese de que las soluciones de IA sean escalables, seguras y se integren con los sistemas ERP/CRM existentes.
Soluciones de IA centradas en el cliente:
- Cree agentes de IA que ayuden a los clientes con recomendaciones de embalaje, seguimiento de pedidos y soporte técnico.
- Desarrollar análisis predictivos impulsados por IA para el control de la humedad, la prevención de la corrosión y la sostenibilidad del embalaje.
Integración de tecnología e IA:
- Trabaje con PNL (procesamiento del lenguaje natural), ML (aprendizaje automático) y modelos de aprendizaje profundo para mejorar las capacidades de IA.
- Utilice servicios en la nube (AWS, Azure, Google Cloud) para la implementación de IA.
- Integre soluciones de IA con IoT y sensores inteligentes para recopilar y analizar datos relacionados con el embalaje.
Alineación de negocios y estrategia:
- Comprenda los puntos débiles de los clientes y desarrolle soluciones SaaS impulsadas por IA que agreguen valor.
- Investigue y manténgase actualizado sobre las tendencias de IA en embalaje y logística.
- Colaborar con equipos multifuncionales (TI, ventas, operaciones) para alinear los proyectos de IA con los objetivos comerciales.
Perfil de candidato ideal:
Habilidades Técnicas:
- Amplia experiencia en IA/ML, NLP y LLM (modelos basados en GPT, ajustes personalizados).
- Experiencia práctica en Python, TensorFlow, PyTorch, API de OpenAI, LangChain y marcos de NLP.
- Experiencia en desarrollo de SaaS basado en la nube (AWS, GCP o Azure).
- Competencia en desarrollo de API, microservicios y gestión de bases de datos (SQL, NoSQL, Graph DBs).
- Comprensión de la seguridad de los datos, el cumplimiento y la ética de la IA.
Habilidades comerciales y analíticas:
- Conocimiento de procesos de embalaje, logística y cadena de suministro (preferible).
- Sólidas habilidades analíticas para la toma de decisiones basada en datos y automatización impulsada por IA.
- Capacidad para traducir los desafíos empresariales en soluciones de IA.
Soft Skills:
- Fuertes habilidades de resolución de problemas y pensamiento crítico.
- Excelentes habilidades de comunicación y presentación.
- Capacidad para trabajar en equipos multifuncionales e impulsar la adopción de IA en toda la empresa.
Portafolio de contratación y criterios de evaluación:
- Proyectos y casos de estudio anteriores:
- Experiencia en el desarrollo de plataformas SaaS impulsadas por IA o soluciones de IA para aplicaciones comerciales.
- Demostración de agentes de IA, chatbots basados en LLM o soluciones de análisis predictivo.
- Evaluación técnica:
- Prueba de codificación práctica (creación de un chatbot de IA o API usando LLM).
- Prueba de diseño de arquitectura en la nube (implementación de modelos de IA en AWS, GCP o Azure).
- Comprensión empresarial:
- Discusión de estudio de caso sobre cómo la IA puede transformar el embalaje y la logística.
- Propuesta de solución para un agente de IA basado en SaaS para clientes de BENZ Packaging.
- Habilidades blandas y adaptación al equipo:
- Ronda de resolución de problemas para evaluar el enfoque de soluciones comerciales impulsadas por IA.
- Debate sobre la adecuación cultural para alinearse con la visión de BENZ Packaging para la IA y la automatización.