AI Engineer — Build ML & GenAI Pipelines

Banco Santander SA; Ciudad de México; A distancia; MXN 300.000 - 540.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Santander México busca un Ingeniero IA para CDMX o Querétaro con 1 a 3 años de experiencia en data science, ML o desarrollo orientado a datos. Se valoran habilidades en ML, estadística, LLMs, prompting, Python y SQL. Se trabajará en validación de datos, pipelines y producción bajo supervisión.

La posición requiere capacidad de construir flujos con LLMs, integrar APIs y mover datos entre sistemas, con pruebas y código modular para escalar soluciones en un entorno tecnológico avanzado.

Formación

• 1 a 3 años de experiencia en Data Science, ML, AI o desarrollo de software orientado a datos.
• Escolaridad: Ingeniería, Matemáticas, Física, Actuaría, CS, Estadística o afín.
• Conocimientos en machine learning y estadística.
• Familiaridad con LLMs, embeddings, prompting y conceptos básicos de RAG.
• Capacidad para crear flujos simples con LLMs: prompts estructurados, APIs de modelos y parsing de respuestas.
• Python funcional, código limpio y testeable; conocimientos básicos de SQL; control de versiones (Git); testing básico.
• Disposición para evolucionar de notebooks a código modular y productivo.

Responsabilidades

• Afinar prompts y lógica de extracción para pipelines con mayor precisión.
• Implementar parsers, validadores y módulos de orquestación.
• Correr experimentos de ML, comparar enfoques y documentar resultados.
• Conectar APIs y mover datos entre sistemas, escribiendo tests.
• Asegurar que componentes de ML y Gen AI lleguen a producción bajo guía de ingenieros.

Conocimientos

Machine learning

Estadística

LLMs

Prompting

APIs

Python

SQL

Git

Testing

Código modular

Educación

Ingeniería

Matemáticas

Física

Actuaría

CS

Estadística

Herramientas

Git

SQL

Python

APIs

Descripción del empleo

Santander México busca un Ingeniero IA para CDMX o Querétaro con 1 a 3 años de experiencia en data science, ML o desarrollo orientado a datos. Se valoran habilidades en ML, estadística, LLMs, prompting, Python y SQL. Se trabajará en validación de datos, pipelines y producción bajo supervisión.

La posición requiere capacidad de construir flujos con LLMs, integrar APIs y mover datos entre sistemas, con pruebas y código modular para escalar soluciones en un entorno tecnológico avanzado.