Lider Técnico IA

Grupo Coppel; Ciudad de México; Presencial; MXN 900.000 - 1.200.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Grupo Coppel busca un líder en IA para diseñar y orquestar soluciones multi-agente dentro del dominio de negocio asignado. El rol implica definir estándares de seguridad, memoria y control humano, y supervisar la viabilidad técnica de proyectos con el fusion team.

El/la candidato/a ideal posee certificación IA/ML (AWS/Azure/GCP), experiencia en GenAI en producción y capacidad de traducir requerimientos del negocio en flujos de trabajo IA eficientes, con interacción continua con stakeholders.

Formación

• Arquitectura de agentes IA y orquestación de sistemas multi-agente.
• Conocimientos en recuperación de información avanzada (GraphRAG).
• Experiencia en producción de GenAI y conexión con sistemas transaccionales.
• Certificación IA/ML (AWS, Azure o GCP) respaldada por experiencia.

Responsabilidades

• Construir agenda de IA del dominio de negocio junto con el Owner/Steward.
• Design de arquitectura conceptual y agente a agente, con guardrails.
• Coordinar viabilidad técnica del fusion team y asegurar uso de plataforma autorizada.
• Evaluar modelos fundacionales y validar con métricas de calidad.

Conocimientos

Arquitectura de agentes IA

RAG Avanzado

Seguridad y observabilidad (LLMOps)

Interoperabilidad de sistemas (MCP)

Inglés intermedio (B2)

Gestión de proyectos de IA

Diseño de flujos de trabajo con IA

Educación

Título universitario en Ingeniería/Computación/TI

Herramientas

LangGraph

CrewAI

AutoGen

Descripción del empleo

Responsabilidades

Construir la agenda de IA del dominio de negocio asignado junto con el Centralizador de IA (Owner/Steward): identificar workflows candidatos a transformación, priorizar por valor e impacto operativo, mapear flujos as-is/to-be con enfoque de workflow transformation (no solo automatización), y documentar hipótesis de valor vinculadas a dolencias reales del dominio.Diseñar la arquitectura conceptual y agéntica de cada solución: grafos de agentes, tool use, function calling, MCP/A2A (Agent to Agent), memory management (short-term, long-term, episodic), human-in-the-loop, guardrails, orquestación multi-modelo, y derechos de decisión autónoma vs. humana.Coordinar la viabilidad y ejecución técnica del fusion team, asegurando que la implementación se alinee con la solución conceptualizada y consuma exclusivamente los componentes de la plataforma autorizada de IA.Evaluar y seleccionar modelos fundacionales para cada caso de uso: benchmarking de LLMs, trade-offs costo/calidad/latencia, decisión de fine-tuning vs. RAG vs. prompt engineering, y validación de resultados con métricas de calidad (faithfulness, groundedness, relevancy).Asesorar a los dueños de negocio sobre las capacidades y limitaciones de las plataformas de IA disponibles, garantizando que el diseño sea realista, ejecutable y alineado al catálogo institucional.Atender los cuellos de botella operativos y las dependencias técnicas del fusion team, sirviendo como enlace principal para destrabar impedimentos con equipos de integraciones, datos, infraestructura y seguridad.Contribuir al Directorio de Capacidades del CoE: publicar componentes, prompts, agentes y patrones reutilizables en el Registro institucional para evitar duplicidad entre las células de IA.

Perfil Deseado

Arquitectura de Agentes IA: Diseño y orquestación de sistemas multi-agente avanzados (LangGraph, CrewAI, AutoGen) y protocolos de interoperabilidad (MCP), dominando el uso de herramientas, memoria y flujos human-in-the-loop.RAG Avanzado e Integración de Sistemas: Implementación de estrategias complejas de recuperación de información (GraphRAG, búsqueda híbrida) y diseño API-First para conectar de forma ágil los modelos de IA con nuestros sistemas transaccionales y de negocio (BLM).Seguridad, Calidad y Observabilidad (LLMOps): Despliegue de modelos en producción garantizando su fiabilidad mediante evaluación rigurosa (RAGAS, DeepEval) y blindaje arquitectónico contra vulnerabilidades (OWASP, prompt injection).Visión de Negocio y Transformación de Workflows: Liderazgo para actuar como puente entre la ingeniería y los stakeholders, traduciendo necesidades operativas en soluciones técnicas y diseñando flujos de trabajo donde la IA actúa como un verdadero co-trabajador.Experiencia Sólida y Credenciales Cloud: Certificación obligatoria en IA/ML (AWS, Azure o GCP) respaldada por experiencia real llevando GenAI a producción (+1 año), arquitectura de soluciones empresariales (+2 años) e interacción directa con el negocio (+3 años).Inglés Intermedio B2Ingeniería en Desarrollo de Software, Sistemas Computacionales, Ciencias de la Computación, Matemáticas Aplicadas, Tecnologías de la Información o carrera afín.