AI engineer

Acid Labs; Santiago; On-site; CLP 24,000,000 - 36,000,000; Full time

Job summary

Acid Labs, empresa líder en transformación digital en Latinoamérica, busca un AI Engineer para diseñar e implementar agentes basados en LLM, con enfoque en tool calling y orquestación de múltiples pasos.

Trabajarás en pipelines RAG con embeddings, búsqueda vectorial y guardrails, exponiendo capacidades de IA mediante APIs en Python; se valorará experiencia con Azure OpenAI. Ubicación en Chile.

Qualifications

• Al menos 5 años de experiencia en desarrollo de software o Machine Learning.

Responsibilities

• Diseñar e implementar agentes basados en LLM usando tool calling y orquestación de múltiples pasos.

Skills

Python

LLM

Agent development

Tool calling

Orchestration

RAG

Embeddings

Vector search

Azure OpenAI

Azure Foundry

FastAPI

Async programming

Testing

Job description

Hay empresas que están cambiando el mundo, y detrás de ellas, hay equipos que necesitan ir más lejos, pensar distinto, moverse más rápido.

Ahí entramos nosotros.

En Acid Labs nos sumamos a los equipos tech de las empresas que están liderando el futuro digital en las industrias más desafiantes en Latinoamérica, con talento especializado que entiende la complejidad, respira colaboración y encuentra claridad donde otros ven ruido.

Y lo hacemos #RadicalmenteMejor

No trabajamos para nuestros clientes.

• Trabajamos con ellos.
• Desde adentro.
• Como parte de su ritmo.
• Como una extensión natural de su capacidad tecnológica.

Estamos en búsqueda de un AI Engineer:

Principales responsabilidades

• Diseñar e implementar agentes basados en LLM, utilizando tool calling y orquestación de múltiples pasos.
• Construir pipelines RAG sobre documentación interna, incluyendo ingesta, chunking, embeddings, búsqueda híbrida y reranking.
• Diseñar, versionar y optimizar prompts, utilizando salidas estructuradas.
• Seleccionar y optimizar modelos según las necesidades de cada caso de uso.
• Construir datasets de referencia y métricas para evaluar la calidad de las respuestas.
• Implementar mecanismos de evaluación y regresión de prompts y modelos.
• Desarrollar guardrails, mecanismos de protección de datos personales y mitigación de prompt injection.
• Optimizar costos y latencia de los modelos.
• Exponer capacidades de IA mediante APIs y servicios desarrollados en Python.
• Integrar soluciones con servicios Azure.
• Instrumentar trazas y métricas de uso, costos, errores y calidad.
• Probar nuevas técnicas y modelos, proponiendo mejoras y patrones reutilizables para el equipo.

Requisitos excluyentes

• Al menos 5 años de experiencia en desarrollo de software o Machine Learning.
• Mínimo 2 años construyendo soluciones con LLM.
• Haber llevado al menos un agente o solución RAG a producción con usuarios reales.
• Dominio avanzado de Python, idealmente FastAPI, programación asíncrona y testing.
• Experiencia práctica con agentes, tool calling y orquestación de múltiples pasos.
• Experiencia construyendo soluciones RAG, embeddings y búsqueda vectorial.
• Experiencia evaluando modelos LLM y midiendo la calidad de sus respuestas.
• Experiencia con Azure OpenAI o Azure AI Foundry.
• RAG: embeddings, chunking, búsqueda vectorial, búsqueda híbrida y reranking.
• Evaluación: Ragas, DeepEval, promptfoo o Azure AI Foundry.
• Seguridad: OWASP Top 10 para LLM, protección de datos y prompt injection.
• Observabilidad: Langfuse, OpenTelemetry (deseable).
• Desarrollo asistido por IA: uso experto de GitHub Copilot, incluyendo modo agente.

Experiencia deseable

• Experiencia en banca, seguros o fintech.
• Experiencia en entornos regulados.
• Conocimiento de fine-tuning, LoRA, PyTorch o scikit-learn.
• Experiencia con MCP y GraphRAG.

Competencias

• Autonomía y capacidad para resolver problemas complejos.
• Rigor experimental y orientación a resultados medibles.
• Capacidad para explicar decisiones técnicas a equipos de negocio, Seguridad y Riesgo.
• Curiosidad técnica y capacidad de aprendizaje.
• Colaboración y transferencia de conocimiento.