AI Engineer

AI Engineer

Buscamos un(a) AI Engineer con perfil técnico fuerte para construir y poner en producción sistemas basados en LLMs y agentes. No es un rol de R&D ni de prototipos: vas a trabajar en soluciones que corren 24/7 atendiendo clientes enterprise. Trabajarás en colaboración directa con el AI Development Director y con el resto del equipo técnico, enfocado en hacer: implementar, integrar, evaluar y mejorar.

Este es un rol para alguien al que le apasiona el oficio técnico, que quiere profundizar en el estado del arte de Generative AI y agentes, y que disfruta ver su código corriendo en sistemas que mueven dinero, decisiones y operaciones reales.

Lo que vas a hacer

  • Implementar sistemas de Generative AI y agentes en producción sobre Azure AI Foundry: pipelines de RAG, orquestación de agentes, evaluación, observabilidad y control de costos.
  • Construir features para proyectos, pipelines de clasificación de PQRs, bots de validación documental, y nuevas iniciativas en el roadmap.
  • Integrar modelos de LLM con APIs internas y de clientes (FastAPI, microservicios), aplicando buenas prácticas de testing, logging y manejo de errores.
  • Aplicar prácticas de LLMOps: evaluación de outputs, versioning de prompts, monitoreo, guardrails, control de calidad.
  • Mantenerse al día con el estado del arte de Generative AI y traducirlo en decisiones pragmáticas (no en hype).
  • Participar en revisiones de código entre pares y documentar lo que construyes para que el resto del equipo pueda mantenerlo.

Lo que necesitamos de ti

Imprescindible

  • 3–5 años en roles de AI/ML/Software Engineering, con al menos 1 año trabajando con LLMs en producción (no solo POCs).
  • Experiencia comprobable construyendo sistemas RAG y/o agentes que sirven tráfico real (aunque sea a pequeña escala).
  • Experiencia con Azure AI Foundry (o disposición demostrable de migrar desde AWS/GCP en las primeras semanas — sabemos que el talento en Azure puro es escaso).
  • Python sólido (FastAPI, async, testing) y experiencia con frameworks de orquestación (LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI o equivalentes — y criterio para decidir cuándo no usar framework).
  • Familiaridad con prácticas de evaluación de modelos / LLMOps: métricas, prompt versioning, guardrails básicos.
  • Inglés B2+ (lectura técnica fluida; conversaciones con clientes y proveedores ocasionalmente).

Contrato a Término Indefinido + Beneficios

Postúlate aquí: https://wa.me/16507537303

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *