Lead AI Engineer

Leadership and Delivery

Lead the end-to-end delivery of projects con gobernanza clara, comunicación efectiva con stakeholders y responsabilidad por los resultados.

Construir y mentorizar un equipo de ingeniería en IA de alto desempeño, estableciendo estándares técnicos y fomentando una cultura de calidad y pragmatismo.

Ownear propuestas e iniciativas de nuevo negocio, definiendo la viabilidad técnica y comunicando claramente riesgos y trade-offs a los clientes.

Definir qué sistemas de IA deben y no deben intentar, estableciendo expectativas realistas y siendo transparentes sobre sus limitaciones.

Realizar revisiones técnicas y evaluaciones arquitectónicas para mantener altos estándares en todos los proyectos y equipos.

AI Development

Guiar el diseño y la entrega de sistemas RAG, marcos agentes y soluciones impulsadas por LLMs robustas para producción.

Liderar la aplicación de técnicas avanzadas de prompt engineering, incluyendo diseño de instrucciones, conjuntos few-shot, salidas estructuradas y prompts para herramientas/agentes.

Realizar evaluaciones de viabilidad para elegir el enfoque adecuado para cada problema: prompting, RAG, fine-tuning o ML clásico.

Mentorear ingenieros en diseño end-to-end de sistemas de IA y prácticas de despliegue en producción.

Evaluation and Quality

Diseñar marcos de evaluación, incluyendo enfoques LLM-as-a-judge, creación de métricas (recall@k, precision@k) y puertas de go/no-go.

Liderar experimentos estructurados sobre prompts, retrievers, estrategias de chunking y modelos, basados en evidencia, no en intuición.

Establecer prácticas del equipo para identificar y categorizar fallos del modelo, incluyendo alucinaciones, fallos de recuperación y errores de seguimiento de instrucciones.

Definir estándares de calidad que garanticen que los sistemas de IA cumplan con los requisitos de confiabilidad en producción.

MLOps y Infraestructura

Construir infraestructura de inferencia escalable y pipelines CI/CD para modelos de IA/ML que soporten iteración rápida y despliegue confiable.

Automatizar todo el ciclo de vida MLOps/LLMOps: seguimiento, versionado, despliegue, monitoreo y reentrenamiento en todo el equipo.

Diseñar APIs, microservicios y capas de orquestación optimizadas para latencia, costo y confiabilidad.

Liderar decisiones de infraestructura que equilibren excelencia técnica con eficiencia empresarial.

Qué buscamos

5+ años construyendo y desplegando soluciones de IA en entornos de producción.

Proficiencia sólida en Python, buenas prácticas con Git y experiencia en versionado y despliegue de ML/LLM.

Experiencia sólida en la nube (AWS, Azure o GCP — preferencia por Azure), además de conocimiento en contenerización y orquestación.

Experiencia práctica en RAG, cubriendo chunking, embeddings, recuperación, reranking y evaluación.

Historial comprobado en MLOps/LLMOps usando herramientas como MLflow, Weights and Biases o similares.

Habilidades prácticas en diseño de evaluación: métricas, curación de datasets y experimentación estructurada.

Experiencia con arquitecturas orientadas a eventos, APIs y microservicios.

Comunicador claro, cómodo tanto con equipos técnicos como con stakeholders senior.

Instinto probado para contratar y construir equipos, con experiencia demostrada en mentoría.

Idiomas

Inglés: Avanzado (requerido para comunicación efectiva con equipos globales y liderazgo de clientes).

Experiencia requerida

5+ años de experiencia práctica en ingeniería de IA/ML en entornos de producción, con 2+ años de liderazgo directo de equipos o responsabilidad técnica de gestión.

Bonos (Nice to Have)

Plataforma MLOps de Databricks.

Experiencia en fine-tuning de LLMs.

Construcción de sistemas GenAI agentes.

Infrastructure as Code.

Seguridad y observabilidad para servicios de IA.

Fondo en ML clásico.

Contribuciones open-source.

Nuestros beneficios

📚 Oportunidades de aprendizaje: Certificaciones en AWS (somos socios AWS), Databricks y Snowflake.

Acceso a rutas de aprendizaje en IA para mantenerse al día con las últimas tecnologías.

Planes de estudio, cursos y certificaciones adicionales adaptados a tu rol.

Acceso a Udemy Business, con miles de cursos para potenciar tus habilidades técnicas y blandas.

Clases de inglés para apoyar tu comunicación profesional.

👨🏽‍💻 Oportunidades de viaje para asistir a conferencias de la industria y reunirte con clientes.

👩‍🏫 Mentoría y desarrollo: Planes de desarrollo profesional y programas de mentoría para guiar tu crecimiento.

🎁 Celebraciones y apoyo: Recompensas en días especiales para celebrar cumpleaños, aniversarios laborales y otros hitos personales.

Equipamiento provisto por la empresa.

⚖️ Opciones de trabajo flexible para ayudarte a encontrar el equilibrio adecuado.

Otros beneficios pueden variar según tu ubicación en LATAM. Para información detallada sobre los beneficios aplicables a tu ubicación específica, consulta con uno de nuestros reclutadores.

¿Cuáles son los próximos pasos?

¡Nuestro equipo está ansioso por conocerte! Envíanos tu currículum o perfil de LinkedIn y exploraremos la posibilidad de trabajar juntos.