Descripción del puesto

Funciones Principales El rol se centra en el desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial listas para producción, abarcando cinco áreas clave:

1. Construcción de Agentes:

◦ Diseñar y desarrollar agentes de IA productivos para diversas áreas (customer, shopper, operaciones, catálogo, soporte).

◦ Definir y mantener la arquitectura de estos agentes (herramientas, memoria, flujos de razonamiento) asegurando que estén listos para producción y no sean simples prototipos.

2. Herramientas y Capacidades de IA (AI Tools & Capabilities):

◦ Construir microservicios de IA, capacidades reutilizables y APIs internas de inteligencia.

◦ Implementar componentes comunes como RAG (Retrieval-Augmented Generation), clasificación, scoring y enriquecimiento de información.

◦ Diseñar mecanismos de seguridad como feature flags, fallbacks y degradación controlada.

3. Integración Modelo-Producto:

◦ Integrar modelos generativos y LLMs (OpenAI, Gemini, Claude, Vertex AI) orquestando prompts, cadenas y flujos complejos.

◦ Conectar los agentes con datos reales del negocio y optimizar los costos, latencia y rendimiento de las soluciones.

4. Calidad, Observabilidad y Seguridad:

◦ Implementar logging, trazabilidad y monitoreo, manejando los errores y comportamientos no determinísticos propios de la IA.

◦ Validar los resultados (outputs), aplicar guardrails y diseñar controles de riesgo y seguridad.

5. Iteración y Mejora Continua:

◦ Iterar los agentes basándose en feedback real de usuarios y colaborar estrechamente con el AI Lead y el AI Architect.

◦ Documentar patrones y decisiones para su futura reutilización

Requisitos

Formación Académica Se exige un nivel de instrucción Superior (título universitario o equivalente). Las especialidades aceptadas incluyen Inteligencia Artificial, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Matemáticas, Estadísticas, Mecatrónica y otros campos afines.

Experiencia Profesional El puesto requiere una trayectoria profesional consolidada pero adaptada a tecnologías emergentes:

• Tiempo total: Se solicitan 5 años de experiencia general.

• Especialización: Es indispensable contar con al menos 1 año de experiencia en IA aplicada.

Conocimientos Técnicos (Hard Skills) El perfil técnico se divide en cuatro pilares fundamentales, destacando la necesidad de llevar la IA a entornos productivos y no solo prototipos:

• Inteligencia Artificial y LLMs:

◦ Uso productivo de modelos de lenguaje grandes (OpenAI, Gemini, Claude).

◦ Prompt engineering avanzado y estructurado.

◦ Implementación de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y uso de bases de datos vectoriales.

◦ Manejo de frameworks de agentes como LangGraph, LangChain y el ADK de Google.

• Backend y Desarrollo de Producto:

◦ Dominio obligatorio de Python.

◦ Diseño y consumo de APIs REST y gRPC (síncronas y asíncronas), así como procesamiento de eventos.

◦ Aplicación de buenas prácticas de ingeniería de software.

• Infraestructura y DevOps:

◦ Conocimientos en Kubernetes y Docker, con nociones básicas de CI/CD.

◦ Arquitecturas cloud-native (específicamente GCP o AWS).

◦ Conciencia de costos operativos (tokens, inferencia y escalado).

• Datos:

◦ Manejo de SQL avanzado y consumo de pipelines de datos.

◦ Integración con sistemas de Business Intelligence (BI) y catálogos de datos.

Habilidades Profesionales y Enfoque Más allá del código, se exige una "mentalidad AI-first" con aprendizaje constante. Se valora el pensamiento de producto (priorizando el impacto sobre la complejidad técnica), el enfoque en la experiencia de usuario (UX) y la capacidad para diseñar sistemas modulares y escalables.

Beneficios

• Sueldo acorde al perfil y mercado
• Beneficios de ley y beneficios corporativos
• El ambiente más cool para cultivar tu carrera profesional
• Ambiente de reto y crecimiento profesional