Ingeniero de Base de Conocimiento e Inteligencia Artificial

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• Diseñar la estrategia de conocimiento e inteligencia artificial generativa para los agentes, incluyendo la arquitectura RAG, preparación y segmentación documental, selección y enrutamiento de modelos, evaluación de calidad, métricas de desempeño, optimización de costos y mecanismos de observabilidad.
• La persona será responsable de convertir las fuentes de conocimiento oficiales y los requerimientos de los casos de uso en una arquitectura técnica viable para agentes y experiencias conversacionales.

Responsabilidades principales

• Diseñar la arquitectura conceptual de la base de conocimiento para los agentes.
• Definir la estrategia RAG, incluyendo:
• Ingesta documental.
• Extracción de contenido.
• Limpieza y normalización.
• Segmentación o chunking.
• Enriquecimiento con metadatos.
• Generación de embeddings.
• Indexación.
• Recuperación semántica e híbrida.
• Re-ranking.
• Citación y trazabilidad de fuentes.
• Definir los requisitos de calidad y estructura del contenido oficial.
• Diseñar mecanismos de versionamiento, publicación, despublicación y actualización de documentos.
• Definir estrategias para diferenciar contenido vigente, histórico, contradictorio o pendiente de aprobación.
• Diseñar la interacción entre la base de conocimiento, el moderador, los agentes y los modelos de lenguaje.
• Proponer criterios para la selección de modelos según complejidad, costo, latencia, precisión y criticidad.
• Diseñar reglas de enrutamiento entre modelos y agentes.
• Definir estrategias para optimizar:
• Consumo de tokens.
• Latencia.
• Costo por conversación.
• Reutilización de respuestas.
• Uso de caché.
• Tamaño y calidad del contexto.
• Definir métricas de evaluación de respuestas y recuperación:
• Precisión.
• Relevancia.
• Groundedness.
• Faithfulness.
• Cobertura.
• Tasa de abstención.
• Alucinaciones.
• Latencia.
• Costo.
• Diseñar casos y escenarios para evaluación técnica y funcional.
• Definir guardrails para respuestas, herramientas, datos sensibles y acciones de los agentes.
• Diseñar mecanismos de observabilidad para prompts, modelos, tokens, respuestas, fuentes y errores.
• Documentar los riesgos de uso de IA generativa y las restricciones de los modelos.
• Trabajar con el Arquitecto/a de Datos para definir dependencias y calidad de las fuentes.
• Trabajar con el Arquitecto/a de Integraciones para definir las capacidades y herramientas que podrán consumir los agentes.
• Participar en el diseño conceptual del moderador y la orquestación de agentes.
• Generar insumos para el backlog técnico y la fase posterior de implementación.

Requisitos técnicos

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial o carreras afines.
• Experiencia profesional en ingeniería de datos, IA, machine learning, búsqueda semántica o desarrollo de plataformas inteligentes.
• Experiencia práctica en:
• LLMs y aplicaciones de IA generativa.
• RAG.
• Embeddings.
• Bases vectoriales.
• Búsqueda semántica e híbrida.
• Prompt engineering.
• Evaluación de modelos y respuestas.
• Procesamiento documental.
• Conocimiento de Python y APIs de modelos de IA.
• Experiencia con bases de datos vectoriales o motores de búsqueda.
• Conocimiento de técnicas de chunking, metadata filtering, reranking y retrieval.
• Capacidad para diseñar métricas técnicas y funcionales de calidad.
• Conocimiento de observabilidad, trazabilidad y optimización de costos en soluciones de IA.
• Capacidad para documentar arquitecturas, experimentos, decisiones y criterios de evaluación.

Deseable

• Experiencia con Azure OpenAI, Azure AI Search, Databricks, Microsoft Fabric, Amazon Bedrock, Vertex AI, OpenSearch, Elasticsearch, Pinecone, Weaviate u otras tecnologías equivalentes.
• Experiencia con LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel u otros frameworks.
• Conocimiento de agentes, tool calling, function calling y orquestación multiagente.
• Experiencia en OCR y procesamiento inteligente de documentos.
• Conocimiento de seguridad para LLMs y OWASP Top 10 for LLM Applications.
• Experiencia en diseño de asistentes virtuales o canales conversacionales.

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