Ingeniero de Inteligencia Artificial (AI Engineer) | IA Generativa, Agentes Inteligentes y Arquitecturas Empresariales
Modalidad: Presencial
Salario: A convenir según experiencia, conocimientos y trayectoria profesional. Indispensable indicar aspiración salarial al momento de la postulación.
Principales responsabilidades
- Diseñar y desarrollar soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa integradas con Salesforce, n8n y otras plataformas corporativas.
- Construir arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) para potenciar la precisión y relevancia de los modelos.
- Diseñar e implementar sistemas multiagente utilizando frameworks como LangGraph, CrewAI, LangChain, AutoGen o tecnologías equivalentes.
- Crear estrategias de Prompt Engineering avanzado para maximizar la calidad de las respuestas generadas por los modelos.
- Gestionar embeddings, recuperación de conocimiento y optimización de contexto conversacional.
- Realizar procesos de evaluación, benchmarking y selección de modelos de lenguaje considerando calidad, latencia, escalabilidad y costos.
- Implementar prácticas de LLMOps para garantizar monitoreo, trazabilidad, gobernanza y mejora continua de las soluciones.
- Desarrollar mecanismos de observabilidad mediante herramientas especializadas como Langfuse.
- Optimizar el uso de tokens, tiempos de respuesta y costos de inferencia.
- Implementar estrategias de seguridad para IA, incluyendo guardrails, mitigación de prompt injection y protección de información sensible.
- Construir APIs y servicios que permitan integrar las soluciones de IA con ecosistemas empresariales.
- Colaborar con equipos de arquitectura, desarrollo, datos e infraestructura para garantizar implementaciones robustas y alineadas con los objetivos del negocio.
- Investigar continuamente nuevas herramientas, modelos y tendencias para impulsar la evolución tecnológica de la organización.
Conocimientos técnicos que buscamos
- Inteligencia Artificial Generativa
- Prompt Engineering avanzado.
- Fine-tuning y adaptación de modelos.
- Embeddings y búsqueda semántica.
- Evaluación y benchmarking de LLMs.
- Optimización de desempeño y reducción de costos de inferencia.
- Arquitecturas de IA
- RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Sistemas Multiagente.
- Memoria contextual.
- MCP (Model Context Protocol).
- Orquestación de flujos y pipelines de IA.
- Frameworks y Herramientas
- LangChain.
- LangGraph.
- CrewAI.
- LlamaIndex.
- AutoGen.
- Frameworks modernos para construcción de agentes inteligentes.
- LLMOps y Observabilidad
- Versionamiento de prompts.
- Gestión de experimentos.
- Evaluación continua.
- Monitoreo de aplicaciones de IA.
- Langfuse.
- Trazabilidad y análisis de ejecuciones.
- Seguridad en IA
- Diseño e implementación de guardrails.
- Mitigación de ataques de Prompt Injection.
- Reducción de alucinaciones.
- Protección de datos sensibles (PII).
- Buenas prácticas de IA Responsable y Gobernanza.
- Desarrollo e Integraciones
- Python avanzado.
- FastAPI.
- APIs REST.
- Webhooks.
- Integración con Salesforce.
- Integración con plataformas de automatización como n8n.
- Arquitecturas orientadas a eventos.
- Cloud e Infraestructura
- Docker.
- AWS.
- Kubernetes o k3s.
- CI/CD.
- Despliegue y escalamiento de aplicaciones de IA en producción.
- Bases de Datos
- Bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS o similares).
- SQL y NoSQL.
- Redis y tecnologías de caché.
- Gestión eficiente de información estructurada y no estructurada.
Será un plus si tienes experiencia en
- Analítica avanzada.
- Modelos predictivos.
- Machine Learning tradicional.
- A/B Testing.
- Feature Engineering.
- Métricas de desempeño de modelos.
Competencias que te harán destacar
- Pensamiento estratégico
- Capacidad para identificar oportunidades donde la IA genere valor real y medible para el negocio.
- Resolución de problemas complejos
- Habilidad para diagnosticar y optimizar sistemas basados en LLMs y agentes inteligentes en entornos reales.
- Comunicación efectiva
- Capacidad para traducir conceptos técnicos complejos a audiencias de negocio y equipos multidisciplinarios.
- Gestión de expectativas
- Criterio para comunicar de manera clara las capacidades, riesgos y limitaciones de la Inteligencia Artificial Generativa.
- Innovación continua
- Curiosidad permanente por explorar nuevas tecnologías y desafiar el estado actual de las soluciones.
Formación y experiencia
- Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Matemáticas o carreras afines.
- Mínimo 2 años de experiencia desarrollando e implementando soluciones basadas en LLMs, arquitecturas RAG o sistemas multiagente en ambientes productivos.
- Experiencia demostrable en proyectos de IA de extremo a extremo, desde el diseño hasta el despliegue y monitoreo.
- Conocimiento en integración de soluciones de IA con APIs y plataformas empresariales.
- Experiencia trabajando con entornos cloud y procesos automatizados de despliegue.
- Se valorará experiencia en Salesforce, automatización de procesos y transformación digital.
¿Qué te ofrecemos?
- Participar en proyectos reales de IA Generativa con impacto directo en el negocio.
- Trabajar con tecnologías y modelos de última generación.
- Retos técnicos de alto nivel en arquitecturas modernas de Inteligencia Artificial.
- Formación continua y contacto permanente con nuevas tendencias tecnológicas.
- Ambiente colaborativo donde la innovación es parte de la cultura.
- Oportunidades de crecimiento profesional y desarrollo de carrera.
- Salario a convenir de acuerdo con experiencia y conocimientos.