AI Engineer
Descrição da vaga
Buscamos un AI Engineer altamente especializado para unirse al equipo responsable del desarrollo y evolución de nuestro framework de Inteligencia Artificial diseñado para acelerar, automatizar y hacer medible todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).
Este rol combina ingeniería avanzada, colaboración con clientes y pensamiento estratégico. El/la ingeniero/a será responsable de diseñar, integrar y optimizar agentes de IA, asegurar la correcta adopción del framework por parte de los equipos de desarrollo del cliente y contribuir a la innovación y evolución continua del producto.
Responsabilidades e atribuições
Responsabilidades Principales
1. Gestión de Solicitudes del Cliente
· Asistir a reuniones con clientes para comprender requerimientos y solicitudes de mejora del producto.
· Traducir las necesidades del cliente en especificaciones técnicas accionables.
· Priorizar solicitudes según impacto de negocio y viabilidad técnica.
2. Diseño y Desarrollo de Funcionalidades
· Proponer, diseñar y programar nuevos módulos de IA o mejoras del framework (algoritmos de ML clásico hasta Agentic AI)
· Implementar y optimizar agentes de IA usando LangGraph, MCPs y diferentes LLMs (OpenAI, Bedrock, Gemini, etc.).
· Realizar pruebas unitarias e integraciones antes del despliegue.
· Asegurar compatibilidad retroactiva con implementaciones previas del cliente.
3. Integración y Adopción con el Cliente
· Colaborar con los equipos técnicos del cliente para garantizar una integración fluida.
· Configurar entornos multi-nube
· Asistir en la selección y configuración de modelos y entornos de ejecución.
· Documentar y compartir mejores prácticas sobre adopción de orquestación de IA.
4. Monitoreo y Mejora Continua
· Monitorear el desempeño del framework y el comportamiento de los agentes de IA.
· Proponer mejoras iterativas basadas en retroalimentación de usuarios.
· Analizar métricas de salud del sistema (latencia, fiabilidad, precisión).
· Contribuir al roadmap del producto con insights derivados de proyectos reales.
5. Optimización y Experimentación con Modelos
· Experimentar con optimización de modelos de ML Clásico, Deep Learning, prompts, fine-tuning y gestión de contexto para Gen AI y NLP.
· Evaluar nuevos modelos o frameworks agentic para mejorar desempeño.
- · Ejecutar pruebas A/B controladas para medir impacto de cambios en modelos.
Requisitos e qualificações
Requerimientos Técnicos
Desarrollo de Frameworks y Agentes de IA
· Machine Learning / Deep Learning: Manejo de librerías TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, NumPy y Pandas. Conocimiento fundamental de algoritmos como kNN, SVM, RF, DNN, CNN, así como de métricas de desempeño (recall, precision, TPR, TNR, F1-score, etc.)
· LangGraph / LangChain: dominio en orquestación multiagente, paso de contexto y lógica de ejecución.
· Model Context Protocol (MCP): experiencia desarrollando o integrando herramientas basadas en MCP (IDE, CI/CD, testing).
· LLM Integration & Fine-Tuning: experiencia con OpenAI, Bedrock, Gemini, Claude, o modelos open-source (Llama 3, Mistral, Falcon).
· Agentic AI Systems: conocimiento de bucles de razonamiento, gestión de memoria y contexto.
· AI Observability: capacidad para medir desempeño, latencia y drift de modelos.
Infraestructura y Nube
· Experiencia en ecosistemas multicloud.
· Dominio de Docker y Kubernetes para despliegue y escalabilidad.
· Conocimientos en CI/CD (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI).
Ingeniería de Datos y APIs
· Experiencia con Data Lakes y NoSQL.
· Construcción de ETL/ELT pipelines para consolidación de métricas.
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: PRESENTACIÓN CV
- Etapa 3: ENTREVISTA
- Etapa 4: OFFER
- Etapa 5: ONBOARDING
- Etapa 6: Contratação
Creer para co-crear
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