Acerca de:
Implementar soluciones de IA Generativa dentro de los flujos de trabajo del dominio de negocio asignado, construyendo y desplegando agentes, pipelines de RAG, integraciones con LLMs y componentes reutilizables sobre las plataformas institucionales autorizadas, asegurando calidad, seguridad, observabilidad y costo-efectividad en cada implementación, con el propósito de entregar valor con soluciones de última milla para negocio, bajo el marco de gobierno del CoE de IA.
Responsabilidades:
- Desarrollar agentes de IA end-to-end: implementar grafos de agentes con tool use, function calling, memory management, human-in-the-loop y guardrails, utilizando frameworks como LangGraph, CrewAI o Semantic Kernel sobre las plataformas institucionales autorizadas.
- Implementar pipelines de RAG: ingesta, chunking, embedding, indexación vectorial, retrieval, re-ranking y generación, con evaluación de calidad en cada paso del pipeline y optimización continua de retrieval quality.
- Implementar integraciones con protocolos modernos de interoperabilidad: MCP servers/clients, A2A (Agent-to-Agent), tool use nativo y function calling, conectando agentes con los sistemas core del dominio de negocio.
- Desarrollar y mantener evaluaciones automatizadas de calidad: crear test suites para LLMs (eval datasets, LLM-as-judge, regression tests de prompts), integrarlas en el pipeline de CI/CD y ejecutarlas ante cada cambio de prompt, modelo o configuración.
- Implementar guardrails programáticos en cada solución: input/output validation, content filtering, PII detection/masking, prevención de prompt injection (directa e indirecta), rate limiting y cost controls por agente.
- Coordinar la conexión segura e interoperabilidad entre los desarrollos y el Gateway Empresarial de LLMs, validando el cumplimiento del marco de IA Responsable (AI TRiSM) en cada despliegue.
Requisitos:
- AWS Certified AI Practitioner o AWS Certified Machine Learning – Specialty.
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate.
- Google Cloud Associate Cloud Engineer con especialización en AI/ML.
- DeepLearning.AI: LangChain, LangGraph, o Building Agentic RAG.
Educación:
- Ingeniería en Desarrollo de Software, Sistemas Computacionales, Ciencias de la Computación, Matemáticas Aplicadas, Tecnologías de la Información o carrera afín.
Beneficios:
- Sueldo base.
- Fondo de ahorro.
- Descuentos en compras de muebles y ropa.
- Aguinaldo.
- Vacaciones.
- Prima vacacional.
- Reparto de utilidades.
- Día libre de cumpleaños.
- Becas para estudio.
- Útiles escolares.
- Club de protección familiar.
- Ambiente de trabajo agradable.
- Entre otros beneficios y prestaciones.
