Ingeniero Jefe de IA

Descripción

Resumen: Buscamos un Ingeniero Jefe de IA para diseñar, entregar y liderar el desarrollo de una plataforma unificada de IA generativa (GenAI), impulsando agentes de IA escalables y componentes fundamentales. Aspectos destacados: 1. Desarrollar agentes de IA escalables y componentes fundamentales de la plataforma para una entrega rápida 2. Diseñar soluciones de extremo a extremo y consolidar las prácticas de CI/CD y monitorización 3. Orientar a los equipos en prácticas seguras y centradas en la privacidad, así como en técnicas avanzadas de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) Estamos construyendo una plataforma unificada de IA generativa (GenAI), donde el Ingeniero Jefe de IA impulsa agentes de IA escalables y componentes fundamentales de la plataforma para una entrega rápida. Usted diseñará soluciones de extremo a extremo, consolidará las prácticas de CI/CD y monitorización, y orientará a los equipos en prácticas seguras y centradas en la privacidad; ¡postule ya! **Responsabilidades** * Diseñar y entregar aplicaciones, agentes de IA y módulos de plataforma de extremo a extremo que aceleren la creación, evaluación y lanzamiento de agentes de IA generativa (GenAI) * Desarrollar herramientas de ingeniería, flujos de trabajo de CI/CD y capacidades de monitorización, incluidos marcos de evaluación, despliegues progresivos (canary deployments), estrategias de reversión y seguimiento del rendimiento * Implementar el ciclo de vida de desarrollo seguro y métodos centrados en la privacidad, incluidos el análisis de riesgos y la minimización de accesos * Colaborar con responsables de producto, especialistas en experiencia de usuario (UX) y expertos en temas específicos para lanzar soluciones centradas en el usuario con impacto medible * Aplicar técnicas avanzadas de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), tales como generación con recuperación aumentada (RAG), recuperación, enrutamiento, integración de herramientas y evaluación, para mejorar la fiabilidad, seguridad, confianza, velocidad de toma de decisiones y eficiencia de costos * Liderar con el ejemplo mediante la dirección arquitectónica, la tutoría y la responsabilidad directa sobre iniciativas importantes **Requisitos** * Amplia experiencia en ingeniería de software con al menos 7 años en puestos prácticos * Antecedentes demostrables de liderazgo con 2 o más años dirigiendo y gestionando equipos de desarrolladores con éxito * Trayectoria comprobada liderando de extremo a extremo 2 o 3 proyectos de diseño y arquitectura de sistemas desde su concepción * Capacidad para entregar de forma independiente o contribuir de manera efectiva dentro de equipos pequeños y ágiles * Experiencia práctica llevando agentes de IA desde la concepción hasta la producción, incluidas revisiones de seguridad, experimentación tipo pruebas A/B y iteración continua * Competencia práctica con LangChain o LangGraph, MCP, bases de datos vectoriales o marcos RAG, y OpenSearch * Experiencia sólida en trabajos fundamentales de aprendizaje automático (ML), tales como entrenamiento, despliegue y monitorización de modelos * Conocimientos operativos sobre expectativas de cumplimiento normativo, como SOC2 y HIPAA * Mentalidad analítica sólida, sentido claro de la responsabilidad y habilidades comunicativas colaborativas * Competencias avanzadas en desarrollo full-stack y familiaridad con plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP * Experticia en prácticas de CI/CD y en Infraestructura como Código (IaC) * Comprensión de los conceptos de Ingeniería de Confiabilidad de Sitios (SRE) y de confiabilidad operacional * Antecedentes en prácticas de aseguramiento de la calidad y metodologías de prueba * Conocimiento de los principios del ciclo de vida de desarrollo seguro y de los enfoques centrados en la privacidad * Alta competencia en TypeScript * Dominio del inglés a nivel B2+ (intermedio alto) o superior, tanto escrito como hablado **Deseable** * Comprensión del funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño, incluidas sus limitaciones y modos comunes de fallo * Experiencia con enfoques avanzados tales como ajuste fino (fine-tuning) y adaptación de modelos