Desarrollador Senior de IA

1. Desarrollo de Modelos y Agentes de IA

Desarrollar, entrenar, ajustar y validar modelos de Machine Learning, Deep Learning y modelos generativos.

Diseñar, implementar y optimizar agentes de IA conversacionales y autónomos, incluyendo flujos de razonamiento, memoria, herramientas y orquestación.

Trabajar con PNL, visión por computadora, modelos multimodales y sistemas basados en RAG según las necesidades del negocio.

Realizar ajuste de hiperparámetros, fine-tuning, embeddings y optimización de rendimiento y costo.

2. Ingeniería, Arquitectura e Integración

Estructurar pipelines de datos para el entrenamiento, evaluación y producción de modelos y agentes.

Implementar soluciones escalables en entornos cloud e integrar la IA con APIs, bases de datos, sistemas internos, aplicaciones web/móviles y productos digitales.

Desarrollar y mantener servicios de inferencia, automatizaciones orientadas por IA e implementaciones dentro y fuera de la plataforma Studio.

Aplicar prácticas de MLOps, control de versiones, despliegue continuo y trazabilidad.

3. Datos, Conocimiento y Gobernanza

Preparar, limpiar y estructurar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

Implementar ingesta, indexación, control de versiones y búsqueda semántica para bases de conocimiento utilizadas por agentes (RAG).

Garantizar la calidad, consistencia, seguridad y cumplimiento de los datos utilizados en los sistemas de IA.

4. Monitoreo, Evaluación y Seguridad

Monitorear el rendimiento, la latencia, el costo, el consumo y la degradación de modelos y agentes en producción.

Definir y seguir métricas de evaluación (accuracy, precision, recall, F1-score, calidad de respuesta, tasa de error, entre otras).

Implementar pruebas, observabilidad, auditoría, validación de salidas y mecanismos de protección contra alucinaciones, inyección de prompts y uso indebido.

Promover ajustes continuos según nuevos datos, comportamientos o necesidades del negocio.

5. Innovación, Documentación y Soporte Técnico

Mantenerse actualizado sobre tendencias, frameworks y tecnologías emergentes en IA.

Probar nuevos enfoques, herramientas y aplicaciones para generar valor al negocio y a los clientes.

Documentar la arquitectura, flujos, integraciones e instrucciones de uso de las soluciones desarrolladas.

Apoyar a equipos internos, facilitar la transferencia de conocimiento y brindar soporte técnico relacionado con las soluciones de IA.

Proponer nuevas aplicaciones de IA para el negocio.