Engineer Ai

Universidad Tecnológica del Perú; Lima Metropolitana; Presencial; PEN 90.000 - 150.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Salario competitivo

Beneficios de ley desde el primer día

Crecimiento profesional y capacitación

Descuentos corporativos y educativos

Descripción de la vacante

La Universidad Tecnológica del Perú busca un(a) ingeniero(a) IA senior para liderar casos de RAG sobre datos certificados del lakehouse. Trabajarás en embeddings, indexación y pipelines de scoring con LLMs, desarrollando agentes de IA con prompts versionados y herramientas integradas en CI/CD.

Participarás en la integración de Mosaic AI Gateway, MLflow y Endpoint serving, estableciendo pruebas con golden sets y evaluaciones de desempeño.

Formación

• Experiencia >3 años en ML/IA aplicada, con modelos o apps en producción.
• Más de 1 año en LLMs e IA generativa: RAG, prompt engineering, outputs estructurados (JSON) o agentes.
• Experiencia con lakehouse o motores de procesamiento distribuido para ML.
• Herramientas de MLOps para registro y ciclo de vida de modelos.
• Git y flujos CI/CD sobre código y artefactos ML.
• Arquitecturas RAG: embeddings, chunking, búsqueda vectorial, re‑ranking.
• Prompt engineering disciplinado: plantillas versionadas, salidas JSON estrictas, function/tool calls.
• Diseño de agentes: orquestación de herramientas, control de contexto, guardrails, manejo de fallos.
• Databricks/Snowflake/Microsoft Fabric y arquitectura medallón (landing–bronze–silver–gold).
• Registro y ciclo de vida de modelos: experimentos, registro, evaluación y trazabilidad; endpoints.
• AI gateway para tráfico LLM; scoring batch; búsqueda vectorial.
• Catálogo de gobierno de datos (linaje, permisos, clasificación).
• Pipelines declarativos; empaquetado de activos IA como paquetes versionados para CI/CD.
• Python avanzado y SQL sólido; Git y CI; nociones de IaC (Terraform, Pulumi).
• Deseable: sectores regulados o datos sensibles.
• Deseable: migraciones desde legacy hacia lakehouse.

Responsabilidades

• Implementarás casos de RAG sobre datos certificados del lakehouse: chunking, embeddings e indexación con Mosaic AI Vector Search en Databricks.
• Construirás pipelines de scoring batch con LLM: esquemas JSON estrictos, validación de salidas y manejo de casos no conformes.
• Desarrollarás agentes de IA con prompts, herramientas y configuraciones versionados en Git y desplegados por CI/CD, sin cambios manuales.
• Integrarás el consumo de LLMs a través de la pasarela única de IA (Mosaic AI Gateway), con Amazon Bedrock como ruta privada.
• Publicarás y monitorearás modelos con MLflow y Mosaic AI Model Serving: experimentos, registro, calidad y deriva.
• Diseñarás golden sets por caso y evaluarás con métricas reales antes de cada pase a producción.
• Trabajarás sobre AWS con Unity Catalog como catálogo de gobierno y ayudarás a retirar el legado analítico.

Conocimientos

Machine Learning

Prompt Engineering

Git y CI/CD

Python avanzado

SQL sólido

Model deployment

RAG IA generativa

Embeddings / vector search

Arquitecturas lakehouse

MLOps

Educación

Ingeniería de Sistemas

Ciencias de la Computación

Ingeniería Informática

Herramientas

Databricks

Snowflake

Microsoft Fabric

MLflow

SageMaker

Vertex AI

Unity Catalog

Purview

Kubernetes

Terraform

Mosaic AI Gateway

Descripción del empleo

La Unidad Corporativa de la Universidad Tecnológica del Perú, que forma parte del Grupo Intercorp y es parte del ranking de las mejores empresas para trabajar en el Perú según Great Place to Work*, se encuentra en búsqueda del mejor talento, para ocupar la posición de ?Engineer AI? a continuación, los detalles:

¿A quiénes buscamos?

• Bachiller o titulado en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática o afines.
• Indispensable contar con experiencia mayor a 3 años en Machine Learning / IA aplicada, con modelos o aplicaciones desplegados en producción.
• Inidispensable contar con más de 1 año de experiencia práctica con LLMs y IA generativa: RAG, prompt engineering, structured outputs o agentes, idealmente en entornos productivos.
• Indispensable contar con experiencia con plataformas lakehouse o motores de procesamiento distribuido para procesamiento y despliegue de cargas de ML.
• Indispensable experiencia con herramientas de MLOps para el registro y ciclo de vida de modelos (tracking de experimentos, registro y despliegue).
• Experiencia trabajando con Git y flujos de CI/CD sobre código y artefactos de ML.
• Indispensable experiencia en Arquitecturas RAG: embeddings, chunking, índices de búsqueda vectorial, estrategias de recuperación y re‑ranking.
• Experiencia en prompt engineering disciplinado: plantillas versionadas, salidas estructuradas con esquemas JSON estrictos, function/tool calling.
• Experiencia en diseño de agentes: orquestación de herramientas, control de contexto, guardrails y manejo de fallos.
• Experiencia en plataformas lakehouse (Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric) y arquitectura medallón (landing · bronze · silver · gold) como contexto de los insumos de los casos de IA.
• Experiencia en el registro y ciclo de vida de modelos: experimentos, registro, evaluación y trazabilidad; servicio de modelos mediante endpoints gestionados (p. ej., MLflow, SageMaker, Vertex AI).
• Experiencia en pasarela única de IA (AI gateway) para el gobierno del tráfico LLM; scoring batch con LLM; búsqueda vectorial.
• Experiencia en catálogo de gobierno de datos (catálogo, linaje, permisos, clasificación) sobre los datos que consumen los casos de IA (p. ej., Unity Catalog, Purview, Collibra).
• Pipelines declarativos como contexto de los insumos; empaquetado de activos de IA como paquetes declarativos versionados para despliegue por CI/CD.
• Experiencia en Python avanzado y SQL sólido; Git y CI; deseable nociones de infraestructura como código (p. ej., Terraform, Pulumi).
• Deseable: experiencia en sectores regulados o con datos personales sensibles (educación, banca, salud).
• Deseable (plus): participación en migraciones desde plataformas legacy hacia lakehouse en la nube.

¿Qué funciones realizarías?

• Implementarás casos de RAG sobre datos certificados del lakehouse: chunking, embeddings e indexación con Mosaic AI Vector Search en Databricks.
• Construirás pipelines de scoring batch con LLM: esquemas JSON estrictos, validación de salidas y manejo de casos no conformes.
• Desarrollarás agentes de IA con prompts, herramientas y configuraciones versionados en Git y desplegados por CI/CD, sin cambios manuales.
• Integrarás el consumo de LLMs a través de la pasarela única de IA (Mosaic AI Gateway), con Amazon Bedrock como ruta privada.
• Publicarás y monitorearás modelos con MLflow y Mosaic AI Model Serving: experimentos, registro, calidad y deriva.
• Diseñarás golden sets (conjuntos curados de casos de prueba con respuesta esperada) por caso y evaluarás con métricas reales antes de cada pase a producción.
• Trabajarás sobre AWS con Unity Catalog como catálogo de gobierno y ayudarás a retirar el legado analítico.

¿En qué horario trabajarías?

Lunes a viernes de 8:30 am a 6:30 pm. (Modalidad Híbrida)

¿Por qué unirte a la UTP?

• Atractivo salario: Reconocemos tu talento con una compensación por encima del mercado.
• Disfruta de todos los beneficios de ley que te corresponden por ingresar al corporativo, en planilla desde el primer día.
• Crecimiento profesional y capacitación constante: Desarrolla tu carrera en un entorno de aprendizaje continuo, con oportunidades de ascenso en UTP y Grupo Intercorp.
• Descuentos corporativos y educativos: Beneficios exclusivos Intercorp y descuentos en programas de postgrado y formación continua.
• Excelente clima laboral: Somos una empresa reconocida como Great Place To Work.
• Trabajar con un equipo altamente calificado dentro de una infraestructura moderna y equipada con la mejor tecnología.

La UTP es una universidad inclusiva y libre de discriminación, que respeta la diversidad y autenticidad de cada uno de los colaboradores.

¡Más diversos, mejores equipos!*Según resultados GPTW 2026