Empresa de tecnología busca Ingeniero Senior de IA para unirse a su equipo de Data & AI en Buenos Aires. El rol se enfoca en la integración de modelos de IA generativa, desarrollo de flujos de trabajo y sistemas multi-agente, con modalidad híbrida.
Si te copa la IA generativa y los sistemas multi-agente, este puesto en Telus Digital es para vos. Podés aportar tu experiencia en un rol híbrido en Buenos Aires y sumarte a una empresa global en expansión.
Descripción del puesto
SOBRE NOSOTROS En agosto de 2025, TELUS Digital (https://www.telusdigital.com/) adquirió GM2 (https://www.gm2dev.com/), creando una firma combinada para diseñar y entregar productos digitales transformadores y experiencias de cliente a través de tecnología de vanguardia, pensamiento estratégico y una cultura centrada en las personas. Con un equipo global en América del Norte, América del Sur, América Central, Europa, África y APAC, ofrecemos experiencia integral en ocho áreas de servicio principales: Consultoría de Productos Digitales, Servicios de Marketing Digital, Datos e IA, Consultoría Estratégica, Modernización de Operaciones Empresariales, Aplicaciones Empresariales, Ingeniería en la Nube e Ingeniería de QA y Pruebas. Desde aplicaciones móviles y sitios web hasta UI de voz, chatbots, IA, atención al cliente y soluciones en tiendas, TELUS Digital permite experiencias fluidas, confiables y potenciadas digitalmente que se encuentran con los clientes dondequiera que estén, todo respaldado por la infraestructura segura y la escala de nuestra empresa matriz multimillonaria. UBICACIÓN Y FLEXIBILIDAD Nuestros Ingenieros de IA son partes integrales de nuestro equipo de Datos e IA en TELUS Digital. Para ayudar a mantener nuestra profunda cultura de colaboración, este rol mantendrá una presencia en la oficina de manera híbrida en nuestra oficina de Buenos Aires. LA OPORTUNIDAD TELUS Digital busca un Ingeniero de IA talentoso, impulsado a implementar soluciones de IA autónomas, inteligentes y analíticas que aborden desafíos comerciales complejos. Tu rol es esencial para dar vida a conceptos y arquitecturas sofisticadas de GenAI e Ingeniería de Software en aplicaciones tangibles y listas para producción, mejorando los productos digitales a través de la autonomía, la inteligencia y la adaptación en tiempo real. RESPONSABILIDADES - Integrar modelos de IA Generativa, incluyendo LLMs, con APIs externas, herramientas y bases de datos utilizando patrones de orquestación seguros y eficientes. - Diseñar, desarrollar y desplegar flujos de trabajo de IA y soluciones de IA Agentic, permitiendo la orquestación fluida de agentes inteligentes para planificar y realizar tareas, aprovechando paradigmas autónomos y/o de "human-in-the-loop". - Implementar y optimizar sistemas multi-agente, aprovechando estándares y protocolos como Model Context Protocol (MCP) y frameworks emergentes para la interoperabilidad de agentes. - Desarrollar frameworks de evaluación, métricas y puntos de control para la autonomía, el rendimiento y la seguridad de los agentes, asegurando el cumplimiento de estándares de moderación, seguridad y ética. - Asegurar operaciones robustas de agentes de IA aplicando las mejores prácticas de observabilidad, monitoreo y MLOps, facilitando pipelines de despliegue confiables y optimización continua del rendimiento. - Colaborar estrechamente con expertos en datos, orquestando la selección, ajuste y validación del rendimiento de modelos de IA para satisfacer las necesidades específicas de aplicaciones basadas en agentes. - Comunicar conceptos, sistemas y decisiones complejas de IA de manera efectiva a stakeholders técnicos y no técnicos, promoviendo la transparencia y la confianza en la entrega de IA. CALIFICACIONES - Experiencia comprobada en el diseño y despliegue de arquitecturas de IA, con experiencia en IA Generativa, NLP, integración de LLM e ingeniería de software. - Sólida experiencia en la construcción de plataformas de software (Python/Django, Java/Spring, TypeScript/Express, etc.) capaces de integración y orquestación de APIs. - Fuerte comprensión de las compensaciones entre varios modelos de IA generativa y la capacidad de elegir el modelo adecuado para casos de uso específicos. - Experiencia práctica con "function-calling" e integración de herramientas en modelos LLM, aprovechando frameworks como Model Context Protocol (MCP). - Experiencia en embeddings de datos, bases de datos vectoriales y estrategias de "chunking", comprendiendo las compensaciones entre diferentes opciones y utilizándolas para optimizar la ingesta de datos y el rendimiento de la aplicación. - Experiencia utilizando herramientas CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, AWS CodeDeploy, Azure Pipelines) para optimizar flujos de trabajo de desarrollo y despliegue. - Experiencia práctica desplegando software en plataformas cloud líderes y utilizando herramientas de IA como AWS Bedrock y Azure AI Services. - Experiencia aprovechando frameworks de evaluación (ej. RAGAS, OpenAI Eval) y herramientas (ej. DeepEval, LangSmith, Braintrust) para evaluar métricas de negocio y rendimiento de soluciones de IA. - Comprensión de la optimización del rendimiento, incluyendo el uso de plataformas de observabilidad, seguimiento de eventos y validación de rendimiento. - Conocimiento práctico del despliegue de soluciones de IA utilizando plataformas cloud como AWS, Azure o GCP, utilizando servicios como AWS Bedrock o Azure AI Services. - Excelentes habilidades en "prompt" y "context engineering", asegurando el uso de las técnicas adecuadas para cumplir con diversos requisitos del proyecto. - Capacidad para comunicar soluciones y conceptos complejos de IA de manera efectiva a stakeholders técnicos y no técnicos. PUNTOS EXTRA - Experiencia con frameworks de orquestación de IA Agentic como Agent Development Kit (ADK), LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, u otros. - Experiencia con arquitectura avanzada de IA Agentic, optimización de rendimiento de modelos de machine learning e integración de IA en ecosistemas de software más grandes. - Experiencia práctica desplegando soluciones de IA utilizando contenedores y plataformas de orquestación como Kubernetes para asegurar escalabilidad, confiabilidad y gestión eficiente de recursos. - Experiencia diseñando e implementando soluciones a gran escala intensivas en datos, manteniendo alto rendimiento, baja latencia y seguridad de datos. EMPLEADOR CON IGUALDAD DE OPORTUNIDADES En TELUS Digital, estamos orgullosos de ser un empleador con igualdad de oportunidades y estamos comprometidos a crear un lugar de trabajo diverso e inclusivo. Todos los aspectos del empleo, incluida la decisión de contratar y promover, se basan en las calificaciones, méritos, competencia y desempeño de los solicitantes sin importar ninguna característica relacionada con la diversidad. Solo utilizaremos la información que proporciones para procesar tu solicitud y generar estadísticas de seguimiento. Dado que no solicitamos datos personales considerados sensibles, te pedimos que te abstengas de compartir dicha información con nosotros. Para más información sobre cómo usamos tu información, consulta nuestra Política de Privacidad (https://www.telusdigital.com/privacy-policy).
Responsabilidades
- Integrar modelos de IA Generativa, incluyendo LLMs, con APIs externas, herramientas y bases de datos usando patrones de orquestación seguros y eficientes.
- Diseñar, desarrollar y desplegar flujos de trabajo de IA y soluciones de IA Agente, permitiendo la orquestación fluida de agentes inteligentes para planificar y realizar tareas aprovechando paradigmas autónomos y/o con intervención humana.
- Implementar y optimizar sistemas multi-agente, aprovechando estándares y protocolos como Model Context Protocol (MCP) y frameworks emergentes para la interoperabilidad de agentes.
- Desarrollar frameworks de evaluación, métricas y puntos de control para la autonomía, rendimiento y seguridad de los agentes, asegurando el cumplimiento de estándares de moderación, seguridad y ética.
- Asegurar operaciones robustas de agentes de IA aplicando observabilidad, monitoreo y mejores prácticas de MLOps, facilitando pipelines de despliegue confiables y optimización continua del rendimiento.
- Colaborar estrechamente con expertos en datos, orquestando la selección, ajuste y validación del rendimiento de modelos de IA para satisfacer las necesidades específicas de aplicaciones basadas en agentes.
- Comunicar conceptos, sistemas y decisiones complejas de IA de manera efectiva a stakeholders técnicos y no técnicos, promoviendo la transparencia y la confianza en la entrega de IA.