Ingeniero de IA Aplicada

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.