Resumen: Buscamos un experimentado Ingeniero Líder de IA para desarrollar y entregar aplicaciones de extremo a extremo, agentes de IA y módulos de plataforma para una plataforma unificada de IA generativa (GenAI). Aspectos destacados: 1. Diseñar la arquitectura del sistema y guiar a los ingenieros en el desarrollo de agentes de IA 2. Desarrollar soluciones centradas en el usuario con impacto mediante la Plataforma GenAI 3. Utilizar las estrategias más recientes de modelos de lenguaje grande (LLM) para sistemas de IA fiables Estamos buscando un experimentado **Ingeniero Líder de IA** para que se una a nuestra organización. Nuestro equipo está construyendo una plataforma unificada de IA generativa (GenAI) que brinda a cientos de equipos de producto soluciones robustas para la creación, prueba e implementación rápidas de agentes de IA. Impulsamos el desarrollo de agentes de IA influyentes, acelerando su entrega y fomentando la innovación en una amplia gama de sectores industriales. Con más de 20 agentes ya en producción y otros proyectos en curso, nuestros esfuerzos están transformando los resultados en sectores clave. **Responsabilidades** * Crear y entregar aplicaciones de extremo a extremo, agentes de IA y módulos de plataforma que faciliten la creación, evaluación e implementación rápidas de agentes de IA generativa (GenAI) * Desarrollar herramientas para desarrolladores, automatizar flujos de trabajo de CI/CD y mejorar la observabilidad para respaldar ciclos de desarrollo seguros y eficientes, incluidos marcos de evaluación, despliegues progresivos (canary), reversión de cambios (rollbacks) y supervisión de costos y calidad * Integrar el ciclo de vida de desarrollo seguro y metodologías centradas en la privacidad, incluido el análisis de amenazas y la aplicación del principio de mínimo privilegio * Colaborar con propietarios de producto, especialistas en experiencia de usuario (UX) y expertos en temas específicos para generar soluciones centradas en el usuario con impacto tangible * Utilizar las estrategias más recientes de modelos de lenguaje grande (LLM), tales como la generación con recuperación aumentada (RAG), el enrutamiento inteligente, la integración de herramientas y la evaluación, para ofrecer sistemas de IA más fiables, reducir el tiempo de toma de decisiones, incrementar la confianza y la seguridad, y optimizar los costos por consulta * Brindar liderazgo técnico mediante el diseño de la arquitectura del sistema, la orientación a los ingenieros y la gestión de iniciativas importantes **Requisitos** * Al menos 5 años de experiencia práctica en puestos de ingeniería de software * Un año mínimo de experiencia liderando y supervisando equipos de ingeniería * Trayectoria comprobada en la entrega de soluciones de software de forma independiente o dentro de equipos pequeños y dinámicos * Experiencia práctica en llevar agentes de IA desde el concepto inicial hasta su implementación en producción, incluidas las verificaciones de seguridad, experimentos iterativos como pruebas A/B y perfeccionamiento continuo * Competencia en LangChain o LangGraph, MCP, bases de datos vectoriales y OpenSearch * Experiencia con procesos fundamentales de aprendizaje automático, incluidos el entrenamiento, la implementación y la supervisión de modelos * Conocimientos sobre marcos de cumplimiento como SOC2 y HIPAA * Pensamiento analítico sólido, mentalidad de propiedad y habilidades comunicativas colaborativas * Habilidades avanzadas en desarrollo full-stack y familiaridad con entornos en la nube como AWS, Azure o GCP * Experiencia en automatización de CI/CD y prácticas de Infraestructura como Código (IaC) * Comprensión de los conceptos de Ingeniería de Confiabilidad del Sitio (SRE) * Antecedentes en aseguramiento de la calidad y metodologías de pruebas * Conocimiento del ciclo de vida de desarrollo seguro y de los enfoques centrados en la privacidad * Competencia en TypeScript * Capacidad avanzada en inglés, tanto escrito como hablado, nivel B2 o superior **Deseable** * Conocimiento del funcionamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM), sus limitaciones y métodos como el ajuste fino (fine-tuning) y la personalización de modelos * Experiencia en el desarrollo de aplicaciones de generación con recuperación aumentada (RAG)