Descripción del puesto
Para tener éxito en esta posición necesitas:
- Más de 5 años de experiencia sólida en desarrollo de software backend y diseño de arquitecturas de sistemas escalables.
- Experiencia mínima de 3 años desarrollando e implementando proyectos de Machine Learning, Deep Learning y NLP en entornos productivos.
- Comprensión profunda de la arquitectura de Transformers, modelos fundacionales (LLMs), mecanismos de atención (Self-Attention, Cross-Attention) y técnicas de optimización.
- Dominio de frameworks y librerías como PyTorch o TensorFlow.
- Dominio de frameworks de desarrollo de agentes (LangChain, LangGraph, CrewAI) y plataformas de datos como Databricks.
- Experiencia comprobable de al menos 2 años operando servicios cloud orientados a IA en AWS, Azure o GCP.
- Experiencia en herramientas de procesamiento analítico de datos como Databricks.
- Experiencia real diseñando y construyendo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), uso de bases de datos vectoriales, integración de herramientas (MCPs) y flujos de trabajo con agentes autónomos.
En este rol tendrás la oportunidad de:
- Construir soluciones de IA: Diseñar y construir sistemas robustos e integrables a microservicios, llevando modelos desde la fase de experimentación hasta el despliegue en producción.
- Gestión de Riesgos de IA: Administrar y mitigar riesgos técnicos específicos del ámbito (seguridad de los datos, latencia, alucinaciones, sesgos algorítmicos y gobierno de modelos).
- Modelado de Conocimiento: Desarrollar estructuras de datos optimizadas y diseñar ontologías utilizando bases de datos de grafos para maximizar la comprensión y la eficiencia del contexto en agentes autónomos.
- Alineación Estratégica: Actuar como puente técnico con stakeholders internos, traduciendo necesidades operativas en flujos de trabajo inteligentes (por ejemplo, el trabajo en células de desarrollo de productos digitales).
- Observabilidad y Métricas: Implementar observabilidad de IA, gestionando métricas de IA responsable y el rendimiento de los agentes.
- Innovación Continua: Investigar, experimentar y aplicar avances del estado del arte en inteligencia artificial para mantener la ventaja tecnológica del área.
Es aún mejor si tienes:
- Certificaciones de Databricks.
- Experiencia en proyectos de IA de cara a clientes.
- Certificaciones en Kubernetes.
- Experiencia en NLP y modelos de lenguaje.
- Experiencia en entrenamiento de Small Language Models.