Ingeniero/a de IA Generativa
Empresa de tecnología busca un Ingeniero/a de IA Generativa para diseñar, construir y desplegar soluciones de IA y Machine Learning, con foco en Azure, GenAI y MLOps. El puesto es 100% remoto en LATAM con horario EST.
Si te copa la IA Generativa y querés laburar 100% remoto para una empresa global como NTT DATA, este puesto es para vos. Ideal si buscás desarrollarte en Azure, GenAI y MLOps.
Descripción del puesto
Título del puesto: Ingeniero GenAI Preferencia de ubicación: 100% remoto en México, Brasil, Perú, Chile trabajando en horario EST O presencial en Washington, D.C. Duración: Asignación de 1 año con posibilidad de extensión. NTT DATA es un equipo de más de 139.000 profesionales diversos que operan en más de 50 países en todo el mundo. Nuestros sectores de actividad incluyen telecomunicaciones, finanzas, industria, servicios públicos, energía, administración pública y salud. ¿Nuestra misión? Ofrecer soluciones tecnológicas, de negocio, estrategia, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones siendo un referente en consultoría. Gracias a la colaboración entre equipos, la calidad humana de nuestra gente y a que no nos conformamos con lo establecido, siempre buscamos la innovación que nos acerque al futuro. Nuestra esencia nos ha llevado a la vanguardia tecnológica, rompiendo paradigmas y aportando soluciones que realmente responden a las necesidades de cada cliente. Nuestro talento nos ha llevado a ser una de las seis principales empresas tecnológicas del mundo. Porque #Greattech necesita #GreatPeople, como tú. NTT Data busca jugadores de equipo de alto rendimiento que se adapten rápidamente a nuevos desafíos y emprendimientos. Buscamos un Ingeniero GenAI para trabajar con nuestro cliente global en una oportunidad totalmente remota en LATAM trabajando en horario EST. Resumen del puesto El Ingeniero GenAI es un contribuidor técnico central responsable de diseñar, construir, implementar y gestionar soluciones de IA y Machine Learning en entornos empresariales. Este rol se enfoca en la implementación de cargas de trabajo tanto de ML clásico como de IA Generativa moderna, incluyendo sistemas basados en agentes, Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y pipelines impulsados por LLM. El ingeniero asegura que todas las soluciones de IA sean escalables, seguras, gobernadas y alineadas con la arquitectura empresarial y los requisitos operativos. Responsabilidades clave - Diseñar, construir y entregar soluciones de IA/ML de extremo a extremo, desde la experimentación y prototipado hasta el despliegue en producción. - Desarrollar soluciones de IA utilizando Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure Machine Learning y servicios relacionados de Azure AI. - Construir arquitecturas basadas en agentes utilizando frameworks como LangChain, LangGraph, Semantic Kernel y patrones de orquestación estilo MCP. - Diseñar y optimizar estrategias de prompt engineering, pipelines RAG, embeddings, búsqueda vectorial y flujos de trabajo de conocimiento basado en datos. - Construir, entrenar, evaluar y desplegar modelos de ML clásico y GenAI utilizando Azure Machine Learning, incluyendo pipelines, ingeniería de características, registro de modelos y seguimiento de experimentos. - Implementar prácticas de MLOps y LLMOps incluyendo CI/CD, pruebas automatizadas, despliegue responsable, monitoreo de modelos, detección de deriva y optimización de rendimiento. - Integrar soluciones de IA de forma segura con sistemas empresariales, APIs y arquitecturas orientadas a eventos. - Incorporar principios de IA Responsable —equidad, explicabilidad, transparencia y controles de intervención humana— en el diseño y desarrollo de soluciones. - Colaborar estrechamente con Ingenieros de Datos, Arquitectos de IA, equipos de Seguridad y stakeholders de negocio para entregar soluciones de IA escalables y conformes. - Proporcionar orientación de ingeniería, mentorizar a miembros junior del equipo y contribuir a componentes reutilizables, bibliotecas compartidas y mejores prácticas de ingeniería. Requisitos Conocimientos técnicos y plataformas - Sólida experiencia práctica en la construcción y despliegue de soluciones de IA en Azure, incluyendo Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure Machine Learning, Azure AI Search y Cognitive Services. - Sólida comprensión de los conceptos de machine learning, incluyendo ingeniería de características, entrenamiento de modelos, evaluación, ajuste de hiperparámetros y despliegue operativo. - Experiencia en el despliegue de soluciones de ML predictivo y GenAI en entornos empresariales. IA Generativa y Sistemas de Agentes - Experiencia práctica con el desarrollo de sistemas basados en LLM, orquestación de agentes y automatización de herramientas utilizando frameworks como: - LangChain - LangGraph - Semantic Kernel - Patrones de comunicación de agentes estilo MCP - Experiencia en la implementación de pipelines RAG, embeddings, bases de datos vectoriales y arquitecturas de ingesta de documentos. - Sólida comprensión de las limitaciones de los LLM, optimización de prompts, mitigación de alucinaciones y estrategias de validación de resultados. MLOps, LLMOps y DevOps - Experiencia en la implementación de CI/CD para cargas de trabajo de ML y LLM, incluyendo pruebas, monitoreo, versionado y despliegue automatizado. - Familiaridad con pipelines de Azure DevOps, flujos de trabajo basados en Git y automatización de despliegues cloud-native. - Capacidad para equilibrar el prototipado rápido con un rigor de ingeniería sólido, prácticas de fiabilidad y preparación para producción. Cloud, Seguridad y Gobernanza - Comprensión de patrones cloud-native, contenerización e infraestructura de IA escalable. - Conocimiento de gestión de identidad y acceso, gestión de secretos y prácticas de despliegue seguro para sistemas de IA. - Familiaridad con frameworks de IA Responsable y modelos de gobernanza empresarial. Colaboración y Entrega - Capacidad para traducir problemas de negocio en soluciones de IA prácticas y escalables. - Sólidas habilidades de comunicación y colaboración interfuncional. - Experiencia trabajando en entornos Ágiles (Scrum, Kanban) entregando de forma iterativa e incremental. Certificaciones y Formación Preferidas - Databricks Certified Generative AI Engineer Associate - Microsoft Azure AI Engineer Associate - Certificación Azure Machine Learning - Azure Data Scientist Associate (opcional) - Formación en MLOps o LLMOps - Cursos de especialización en LangChain/GenAI Impacto del Rol Este rol es fundamental para construir y escalar capacidades de IA listas para la empresa. Permite el desarrollo de sistemas de IA seguros, gobernados y de alto rendimiento que respaldan la innovación organizacional, la automatización y la inteligencia de decisiones. ¿Por qué esta oportunidad es atractiva? - Trabajar con tecnologías de IA de vanguardia y frameworks modernos de GenAI. - Liderar el desarrollo práctico de sistemas de IA desplegados a escala empresarial. - Colaborar con expertos interfuncionales en arquitectura, ingeniería y seguridad. ¿Por qué NTT Data? El empoderamiento y las recompensas son la piedra angular de nuestro modelo de desarrollo profesional. Somos una empresa joven, de rápido crecimiento, con un espíritu altamente innovador y emprendedor, por lo que la experiencia y el crecimiento profesional serán inigualables. Nuestro talento y actitud positiva nos permiten transformar nuestros objetivos en logros y los proyectos en realidades. NTT Data se compromete a contratar y retener una fuerza laboral diversa. Estamos orgullosos de ser un Empleador de Igualdad de Oportunidades / Acción Afirmativa, tomando decisiones sin distinción de raza, color, religión, credo, sexo, orientación sexual, identidad de género, estado civil, origen nacional, edad, condición de veterano, discapacidad o cualquier otra clase protegida. NTT Data es un Empleador de Igualdad de Oportunidades (Hombres/Mujeres/Discapacitados/Veteranos) y un Contratista Federal VEVRAA.
Responsabilidades
- Diseñar, construir y desplegar soluciones de IA/ML de extremo a extremo
- Desarrollar soluciones de IA utilizando Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure Machine Learning
- Construir arquitecturas basadas en agentes usando frameworks como LangChain, LangGraph, Semantic Kernel
- Diseñar y optimizar estrategias de prompt engineering, pipelines RAG, embeddings y flujos de conocimiento
- Implementar prácticas de MLOps y LLMOps
- Integrar soluciones de IA de forma segura con sistemas empresariales
- Incorporar principios de IA Responsable (equidad, explicabilidad, transparencia)
- Colaborar con Ingenieros de Datos, Arquitectos de IA, equipos de Seguridad y stakeholders de negocio
- Proporcionar orientación técnica y mentorizar a miembros junior del equipo
Skills requeridas
Beneficios
- Oportunidad de trabajar con tecnologías de IA de vanguardia
- Liderar el desarrollo de sistemas de IA a escala empresarial
- Colaborar con expertos en arquitectura, ingeniería y seguridad