Ingeniero de IA Sénior

• Más de 3 años de experiencia profesional en aprendizaje automático, ingeniería de IA o un campo relacionado.
• Experiencia en el ajuste fino (fine-tuning) de LLMs para la adaptación de dominios.
• Experiencia práctica en la creación de algoritmos que aprovechen los Large Language Models (LLMs).
• Conocimientos sobre el proceso de experimentación para la mejora de modelos y algoritmos.
• Experiencia en Python y sus librerías relevantes de ciencia de datos y ML.
• Sólido conocimiento de los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y de los algoritmos de aprendizaje automático.
• Experiencia con principios y herramientas de MLOps para la gestión del ciclo de vida completo del aprendizaje automático.
• Licenciatura o Máster en Informática, Ingeniería, Estadística o un campo cuantitativo relacionado.

• Familiaridad con frameworks como LangChain o LlamaIndex para la creación de aplicaciones de LLM y sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG).
• Experiencia con bases de datos vectoriales (p. ej., Pinecone, Milvus, Chroma) y modelos de embedding.
• Contribuciones a proyectos de código abierto o un portafolio sólido que demuestre trabajos relevantes en IA/LLM.

Buscamos un AI Engineer experimentado para unirse a nuestro equipo innovador e impulsar el desarrollo de aplicaciones de vanguardia que aprovechen los Large Language Models (LLMs). El candidato ideal contará con una sólida formación en desarrollo Python, aprendizaje automático y una trayectoria demostrada en el despliegue de soluciones de IA robustas y escalables.

• Diseñar, desarrollar y desplegar sistemas listos para producción que integren y utilicen LLMs de última generación (p. ej., GPT, Llama, modelos especializados).
• Implementar y optimizar pipelines de datos para el entrenamiento, ajuste fino (fine-tuning) e inferencia de modelos, garantizando un alto rendimiento y la calidad de los datos.
• Desarrollar bases de código, APIs y microservicios en Python que sean robustos, escalables y mantenibles para dar soporte a aplicaciones impulsadas por LLM.
• Colaborar con gestores de producto y equipos multidisciplinares para traducir los requisitos de negocio en especificaciones técnicas y soluciones de IA viables.
• Realizar experimentación, evaluación e iteración sobre el rendimiento, la eficiencia y la rentabilidad de los modelos y algoritmos.
• Mantenerse al día con los últimos avances en LLMs, metodologías de IA/ML y herramientas relevantes (p. ej., LangChain, Hugging Face, bases de datos vectoriales).
• Garantizar que las prácticas de IA responsable, incluyendo la equidad, la transparencia y la seguridad de los modelos, se integren en todas las fases de desarrollo.