AI Engineer
Si te apasiona la IA Generativa y querés llevar tus ideas a productos reales, este puesto es para vos. Vas a diseñar y desarrollar soluciones de vanguardia, trabajando en un rol clave para la evolución tecnológica de la empresa.
Descripción del puesto
Responsabilidades del Puesto: El AI Engineer tendrá la responsabilidad de transformar ideas en soluciones tecnológicas de vanguardia, asegurando la calidad, escalabilidad y seguridad de cada implementación. Build & Ship: Diseñar y desarrollar soluciones de agentes de voz, automatizaciones y chatbots con RAG avanzado. Convertir prototipos (POCs) en productos robustos, mejorando su performance, resiliencia y eficiencia de costos. Arquitectura & Datos: Orquestar pipelines de GenAI con procesos de versionado y reutilización de componentes. Integrar APIs, embeddings, y conectores de datos para asegurar la interoperabilidad de los sistemas. Definir y mantener políticas de seguridad y validaciones para el manejo de datos sensibles (PII). Calidad & Operación: Implementar testing (unitario, contract y e2e) junto con sistemas de monitoring y alerting. Establecer métricas de calidad y feedback loops que permitan optimizar continuamente las soluciones. Colaboración & Producto: Trabajar estrechamente con el área de GenAI y el Chief AI Officer para traducir necesidades en historias técnicas. Comunicar de manera transparente los avances, riesgos y aprendizajes, fomentando la autonomía y la responsabilidad en el proyecto. Requisitos del Puesto: El candidato ideal deberá contar con sólidos conocimientos y experiencia en software engineering aplicado a IA Generativa. Se valorará tanto la formación académica como la experiencia práctica en proyectos de inteligencia artificial productivos. Educación: Graduados en Sistemas, Ciencias de la Computación, Matemáticas o experiencia equivalente. Experiencia: Experiencia demostrada como software engineer en proyectos de IA generativa. Habilidades Técnicas (Hard Skills): Dominio de Python (preferente) y/o Node.js. Conocimientos sólidos en RAG (pipeline, retrieval, chunking y evaluaciones) y manejo de vector DBs (pgvector, FAISS u otros). Experiencia en integración de APIs y en el uso de patrones de arquitectura (REST/gRPC, autenticación, retries, rate limiting, idempotencia). Valor agregado: experiencia en construcción de chatbots inteligentes, uso de LangGraph, MCP servers, function/tool calling y técnicas de observabilidad en IA. Habilidades Blandas (Soft Skills): Capacidad de trabajo en equipo y liderazgo colaborativo. Autonomía, proactividad y orientación a resultados. Comunicación efectiva para transmitir información técnica y de negocio de manera clara. Cultura y Metodología: Autonomía para investigar y ejecutar tareas con mínima supervisión. Uso activo de herramientas de IA para acelerar el desarrollo. Enfoque en el trabajo en equipo, transparencia y feedback constructivo.