Senior AI Engineer

Liderazgo y Entrega

• Liderar la entrega de proyectos de principio a fin, con gobernanza clara, comunicación con stakeholders y responsabilidad por los resultados.
• Construir y mentorizar un equipo de ingeniería de IA de alto rendimiento, estableciendo estándares técnicos y fomentando una cultura de calidad y pragmatismo.
• Ser responsable de propuestas e iniciativas de nuevo negocio, definiendo la viabilidad técnica y comunicando claramente los riesgos y compensaciones a los clientes.
• Definir qué sistemas de IA deben y no deben intentar, estableciendo expectativas realistas y siendo transparente sobre las limitaciones.
• Realizar revisiones técnicas y evaluaciones arquitectónicas para mantener altos estándares en proyectos y equipo.

Desarrollo de IA

• Guiar el diseño y la entrega de sistemas RAG, frameworks agentic y soluciones basadas en LLM que sean lo suficientemente robustas para producción.
• Liderar la aplicación de técnicas avanzadas de prompt engineering, incluyendo diseño de instrucciones, conjuntos few-shot, salidas estructuradas y prompts de herramientas/agentes.
• Ejecutar evaluaciones de viabilidad para elegir el enfoque correcto para cada problema: prompting, RAG, fine-tuning o ML clásico.
• Mentorizar ingenieros en diseño de sistemas de IA de principio a fin y prácticas de despliegue en producción.

Evaluación y Calidad

• Diseñar frameworks de evaluación, incluyendo enfoques LLM-as-a-judge, creación de métricas (recall@k, precision@k) y compuertas de aprobación/rechazo.
• Liderar experimentos estructurados en prompts, retrievers, estrategias de chunking y modelos, basados en evidencia y no en intuición.
• Establecer prácticas de equipo para identificar y categorizar fallos de modelos, incluyendo alucinaciones, fallos de recuperación y errores de seguimiento de instrucciones.
• Establecer estándares de calidad que aseguren que los sistemas de IA cumplan con los requisitos de fiabilidad en producción.

MLOps e Infraestructura

• Construir infraestructura de inferencia escalable y pipelines CI/CD para modelos de IA/ML que soporten iteración rápida y despliegue fiable.
• Automatizar el ciclo de vida completo de MLOps/LLMOps: seguimiento, versionado, despliegue, monitorización y reentrenamiento en todo el equipo.
• Diseñar APIs, microservicios y capas de orquestación optimizadas para latencia, costo y fiabilidad.
• Liderar decisiones de infraestructura que equilibren la excelencia técnica con la eficiencia del negocio.

Qué Buscamos

• Más de 5 años construyendo y desplegando soluciones de IA en entornos de producción.
• Dominio experto de Python, prácticas sólidas de Git y experiencia con versionado y despliegue de ML/LLM.
• Experiencia sólida en la nube (AWS, Azure o GCP), con preferencia por Azure, además de conocimientos de containerización y orquestación.
• Experiencia práctica en RAG, cubriendo chunking, embeddings, retrieval, reranking y evaluación.
• Trayectoria probada en MLOps/LLMOps utilizando herramientas como MLflow, Weights and Biases o similares.
• Habilidades prácticas de diseño de evaluación: métricas, curación de datasets y experimentación estructurada.
• Experiencia con arquitecturas orientadas a eventos, APIs y microservicios.
• Un comunicador claro, cómodo tanto con equipos de ingeniería como con stakeholders de alto nivel.
• Fuertes instintos de contratación y construcción de equipos con experiencia probada en mentoría.

Idiomas

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

Experiencia Requerida

• Más de 5 años de experiencia práctica en ingeniería de IA/ML en entornos de producción, con más de 2 años de responsabilidad directa en liderazgo de equipos o gestión técnica.

Nice to Have

• Plataforma MLOps de Databricks
• Experiencia en fine-tuning de LLM
• Construcción de sistemas GenAI agentic
• Infraestructura como Código (IaC)
• Seguridad y observabilidad para servicios de IA
• Antecedentes en ML clásico
• Contribuciones open-source

Nuestros

Beneficios

• Oportunidades de Aprendizaje:
• Certificaciones en AWS (somos AWS Partners), Databricks y Snowflake.
• Acceso a rutas de aprendizaje de IA para mantenerse actualizado con las últimas tecnologías.
• Planes de estudio, cursos y certificaciones adicionales adaptadas a tu rol.
• Acceso a Udemy Business, ofreciendo miles de cursos para potenciar tus habilidades técnicas y blandas.
• Clases de inglés para apoyar tu comunicación profesional.
• Oportunidades de Viaje:
• Viajes para asistir a conferencias de la industria y conocer clientes.
• Mentoría y Desarrollo:
• Planes de desarrollo de carrera y programas de mentoría para ayudarte a definir tu camino.
• Celebraciones y Soporte:
• Recompensas por días especiales para celebrar cumpleaños, aniversarios laborales y otros hitos personales.
• Equipamiento proporcionado por la empresa.
• Opciones de trabajo flexible para ayudarte a lograr el equilibrio adecuado.

*Nota: 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 saber de ti! Envíanos tu CV o perfil de LinkedIn a continuación y exploremos trabajar juntos.