Ingeniero de IA - EY GDS

Descripción

Resumen: El Ingeniero Senior de IA diseña, construye e implementa soluciones empresariales basadas en IA/ML y LLM, con énfasis en la ingeniería práctica y una fuerte colaboración. Aspectos destacados: 1. Diseñar e implementar soluciones empresariales basadas en IA/ML y LLM 2. Colaborar con equipos multifuncionales en sistemas escalables de IA 3. Garantizar altos estándares de ingeniería y mejores prácticas * **Ubicación:** Buenos Aires \- Argentina (modelo híbrido) * **Clientes:** Clientes empresariales con sede en Estados Unidos **Acerca del puesto** El Ingeniero Senior de IA diseña, construye e implementa soluciones empresariales basadas en IA/ML y LLM. Este puesto se centra en la ingeniería práctica, la entrega de alta calidad y una sólida colaboración con equipos multifuncionales. **Principales responsabilidades** * Diseñar, construir e implementar soluciones basadas en IA/ML y LLM en entornos empresariales. * Colaborar con equipos multifuncionales (Ingeniería de Datos, Nube, Producto) para entregar sistemas escalables de IA. * Garantizar altos estándares de ingeniería, mantenibilidad y mejores prácticas. * Participar en revisiones de código, discusiones sobre arquitectura y diseño de soluciones. * Apoyar la mejora continua de los procesos y herramientas de entrega de IA. **Habilidades y calificaciones** **Python y desarrollo** * Python avanzado (3–6 años); * FastAPI; * scikit\-learn; * Diseño de API; * Código limpio; * Preferible: SQL intermedio, patrones de diseño (arquitectura limpia/hexagonal); microservicios; pruebas avanzadas; Docker * **Qué evaluamos:** Calidad del código; diseño de API; resolución de problemas; disciplina en arquitectura de software; SQL aplicado **LLM, recuperación-aumentada (RAG) y agentes:** * RAG de extremo a extremo; LangChain/LangGraph; * Búsqueda vectorial (FAISS o similar); * Ajuste fino (LoRA/QLoRA); * Evaluación avanzada (RAGAS/TruLens/DeepEval); * Diseño de agentes * Autogen; * Preferible: Llama Index; recuperadores personalizados * **Qué evaluamos:** Mitigación de alucinaciones; fundamentación (grounding); equilibrio entre costo y latencia; calidad **Nube (Azure o Databricks):** * Nube (Azure): Azure OpenAI; Azure AI Search; Azure ML; integración de servicios; AKS/Aplicaciones de contenedores; Administración de API * Databricks: MLflow avanzado (registro/seguimiento/servicio); Delta Lake; Unity Catalog; Almacén de características; Búsqueda vectorial * Preferible: Flujos de trabajo/DLT, * **Qué evaluamos:** Arquitecturas seguras y escalables; integración; resiliencia, pipelines; gobernanza (Unity Catalog); productividad **MLOps y entrega:** * CI/CD (GitHub Actions/Azure DevOps); * Docker; * AKS/Kubernetes; * Pipelines de ML de extremo a extremo; * Supervisión básica (latencia, costo, errores) * Preferible: Observabilidad de IA (trazado/telemetría); Bicep/Terraform avanzado * **Qué evaluamos:** Fiabilidad; diagnóstico; automatización **Fundamentos de ML:** * Modelos clásicos; * Métricas avanzadas y compensaciones; * Cuándo usar ML clásico frente a LLM * Preferible: Modelos avanzados o por ensamble * **Qué evaluamos:** Juicio técnico; validación de modelos **Comunicación y otros requisitos:** * Inglés: Comunicación técnica fluida nivel B2\+ * Autonomía en inglés y claridad técnica; * Actitud proactiva * Capacidad para gestionar la recopilación y el manejo de solicitudes * Comunicación proactiva