AI Engineer - LLM Platform & Agent Governance

Mibucle; Buenos Aires; Hybrid; ARS 1,200,000 - 1,800,000; Full time

Benefits offered by this job

Día del bancario: feriado y bono.

Descuentos en productos.

Becas de grado y posgrado.

Licencia por estudio.

Más de 200 cursos y rutas de learning.

Job summary

Banco Macro inicia la búsqueda de un AI Engineer para desarrollar componentes reutilizables en nuestra plataforma de IA propietaria, enfocada en flujos agénticos y evaluación continua de modelos. Debe prevenir sesgos, alucinaciones y exposición de datos (PII) mediante guardrails y métricas RAG.

La función implica trabajar en un entorno híbrido, con enfoque en FinOps de IA y gobernanza de datos, para escalar soluciones de inteligencia artificial de forma segura y eficiente.

Qualifications

• Se busca experiencia >4 años en roles afines (Data Engineer, ML Engineer o Backend/Software Engineer).
• Conocimientos prácticos en gestión de recursos y optimización de tokens/APIs (OpenAI, Bedrock, Azure, Vertex AI).
• Experiencia en evaluación de respuestas (RAG) y guardrails (PII, sesgos, alucinaciones).
• Manejo de frameworks para integración de LLMs y flujos agénticos.
• Estudiante avanzado o graduado en Ciencias de la Computación, Sistemas o Datos.

Responsibilities

• Desarrollar y mantener componentes reutilizables y transversales en la plataforma de IA para flujos agénticos.
• Implementar arquitecturas de validación y evaluación de calidad (LLM-as-a-judge, métricas RAG).
• Evaluar agentes en producción para corregir fallas, prevenir sesgos y PII.
• Gestionar FinOps en IA, optimizando consumo de tokens/APIs y presupuesto.
• Colaborar en gobernanza y evolución de la plataforma de datos y knowledge base.

Skills

Análisis de datos

Comunicación entre negocio y tech

Trabajo en equipo

Proactividad

Calidad de datos

Education

Ciencias de la Computación/Sistemas/Datos

Tools

OpenAI

Bedrock

Azure

Vertex AI

Lang Chain / Lang Graph

Job description

Banco Macro inicia la búsqueda de un AI Engineer para desarrollar componentes reutilizables en nuestra plataforma de IA propietaria, enfocada en flujos agénticos y evaluación continua de modelos. Debe prevenir sesgos, alucinaciones y exposición de datos (PII) mediante guardrails y métricas RAG.

La función implica trabajar en un entorno híbrido, con enfoque en FinOps de IA y gobernanza de datos, para escalar soluciones de inteligencia artificial de forma segura y eficiente.