Ingeniero Líder de IA

Descripción

Resumen: Buscamos un experimentado Ingeniero Líder de IA para impulsar el desarrollo de una plataforma unificada de IA generativa (GenAI), dotando a los equipos de producto de soluciones robustas para la creación, prueba e implementación de agentes de IA. Aspectos destacados: 1. Liderar el desarrollo de una plataforma unificada de IA generativa (GenAI) para la creación de agentes de IA 2. Dirigir agentes de IA influyentes que transforman sectores clave 3. Brindar liderazgo técnico en arquitectura de sistemas y guiar a los ingenieros Estamos buscando un experimentado **Ingeniero Líder de IA** para formar parte de nuestra organización. Nuestro equipo está desarrollando una plataforma unificada de IA generativa (GenAI) que equipa a cientos de equipos de producto con soluciones robustas para la creación, prueba e implementación rápida de agentes de IA. Impulsamos el desarrollo de agentes de IA influyentes, acelerando su entrega y fomentando la innovación en una amplia gama de industrias. Con más de 20 agentes ya en producción y proyectos adicionales 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 ágiles de agentes de IA generativa (GenAI) * Desarrollar herramientas para desarrolladores, automatizar flujos de trabajo de CI/CD y mejorar la observabilidad para apoyar ciclos de desarrollo seguros y eficientes, incluidos marcos de evaluación, despliegues progresivos (canary), reversión de cambios (rollbacks) y monitoreo de costos y calidad * Integrar el ciclo de vida de desarrollo seguro y metodologías centradas en la privacidad, incluidos análisis de amenazas y aplicación del principio de privilegio mínimo * 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 * Aplicar las estrategias más recientes con modelos de lenguaje grande (LLM), como la generación reforzada por recuperación (RAG), el enrutamiento inteligente, la integración de herramientas y la evaluación, para ofrecer sistemas de IA más confiables, reducir el tiempo de toma de decisiones, aumentar la confianza y la seguridad, y optimizar los costos por consulta * Brindar liderazgo técnico mediante la definición de la arquitectura de sistemas, 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 como mínimo de experiencia liderando y supervisando equipos de ingeniería * Trayectoria comprobada en la entrega independiente de soluciones de software 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 refinamiento 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 * Conocimiento de marcos de cumplimiento como SOC2 y HIPAA * Pensamiento analítico sólido, mentalidad de propiedad y habilidades colaborativas de comunicación * 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 de Sitio (SRE) * Antecedentes en aseguramiento de la calidad y metodologías de prueba * Conocimiento del ciclo de vida de desarrollo seguro y de enfoques centrados en la privacidad * Competencia en TypeScript * Capacidad avanzada en inglés, tanto escrito como hablado, nivel B2+ o superior **Deseable** * Conocimiento sobre el 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 reforzada por recuperación (RAG)