Senior AI Engineer — Remote 4x1, Scalable LLM Systems

Banco Bci

Santiago

Híbrido

CLP 28.000.000 - 42.000.000

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Descripción de la vacante

Banco Bci está buscando un líder técnico para diseñar, desarrollar y desplegar soluciones de IA escalables, con foco en GenAI y ML. El objetivo es crear agentes conversacionales y operativos que impulsen la estrategia del banco y la hiperautomatización de procesos.

La posición es flexible, con 4 días remotos a la semana, y exige más de 5 años de experiencia en backend y 3 años en ML/NLP en entornos productivos. Se valorarán certificaciones en Databricks y Kubernetes.

Formación

  • Más de 5 años de experiencia sólida en desarrollo de software backend y diseño de arquitecturas de sistemas escalables.

Responsabilidades

  • Liderar diseño, desarrollo y despliegue de soluciones de IA escalables e integrables a microservicios.
  • Gestionar riesgos IA (seguridad de datos, latencia, alucinaciones, sesgos y gobierno de modelos).
  • Modelar conocimiento con estructuras de datos y ontologías en bases de grafos para contextos de agentes autónomos.
  • Alinear estrategias técnicas con stakeholders internos y flujos de trabajo inteligentes.
  • Implementar observabilidad IA y métricas de rendimiento de agentes.
  • Investigar y aplicar avances en IA para mantener la ventaja tecnológica.

Conocimientos

Backend development
Arquitecturas escalables
Transformers & LLMs
NLP & DL
Observabilidad IA
Trabajo en equipos

Herramientas

PyTorch
TensorFlow
LangChain
LangGraph
CrewAI
Databricks
AWS
Azure
GCP
Bases de datos vectoriales

Descripción del empleo

Banco Bci está buscando un líder técnico para diseñar, desarrollar y desplegar soluciones de IA escalables, con foco en GenAI y ML. El objetivo es crear agentes conversacionales y operativos que impulsen la estrategia del banco y la hiperautomatización de procesos.

La posición es flexible, con 4 días remotos a la semana, y exige más de 5 años de experiencia en backend y 3 años en ML/NLP en entornos productivos. Se valorarán certificaciones en Databricks y Kubernetes.

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