AI Engineer

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Resumen

Construir soluciones de IA: Diseñar y construir sistemas robustos e integrables a microservicios, llevando modelos desde la fase de experimentación hasta el despliegue en producción.
Gestión de Riesgos de IA: Administrar y mitigar riesgos técnicos específicos del ámbito (seguridad de los datos, latencia, alucinaciones, sesgos algorítmicos y gobierno de modelos).
Modelado de Conocimiento: Desarrollar estructuras de datos optimizadas y diseñar ontologías utilizando bases de datos de grafos para maximizar la comprensión y la eficiencia del contexto en agentes autónomos.

Más de 5 años de experiencia sólida en desarrollo de software backend y diseño de arquitecturas de sistemas escalables.
Experiencia mínima de 3 años desarrollando e implementando proyectos de Machine Learning, Deep Learning y NLP en entornos productivos.
Comprensión profunda de la arquitectura de Transformers, modelos fundacionales (LLMs), mecanismos de atención (Self-Attention, Cross-Attention) y técnicas de optimización.
Dominio de frameworks y librerías como PyTorch o TensorFlow.
Dominio de frameworks de desarrollo de agentes (LangChain, LangGraph, CrewAI) y plataformas de datos como Databricks.
Experiencia comprobable de al menos 2 años operando servicios cloud orientados a IA en AWS, Azure o GCP.
Experiencia en herramientas de procesamiento analítico de datos como Databricks.
Experiencia real diseñando y construyendo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), uso de bases de datos vectoriales, integración de herramientas (MCPs) y flujos de trabajo con agentes autónomos.

Última verificación en WIAK: 4 nov. Revisa siempre la vigencia en la fuente.