Engineer IA

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Propósito del cargo

Diseñar e implementar agentes de IA, skills y flujos de orquestación sobre las plataformas de cliente. Definir lineamientos técnicos de IA, evaluar modelos y frameworks, integrar telemetría y asegurar escalabilidad, reutilización y control de riesgos de los activos de IA.

Funciones principales

• Diseñar e implementar agentes de IA capaces de ejecutar tareas complejas mediante razonamiento, planificación y uso de herramientas (tool use).
• Desarrollar skills reutilizables (capacidades encapsuladas) que puedan ser consumidas por distintos agentes y equipos del banco.
• Construir y mantener flujos de orquestación (orchestration workflows) que coordinen múltiples agentes, modelos y sistemas.
• Definir lineamientos técnicos y estándares de IA (patrones de diseño, buenas prácticas, guías de arquitectura) para su adopción transversal en el banco.
• Evaluar y comparar modelos y frameworks de IA (LLMs, frameworks de agentes, herramientas de orquestación) según criterios de performance, costo, seguridad y cumplimiento normativo.
• Integrar telemetría y observabilidad en los activos de IA (logging, trazabilidad de decisiones, métricas de uso y calidad).
• Diseñar soluciones pensando en escalabilidad y reutilización , evitando duplicación de esfuerzos entre equipos.
• Colaborar con áreas de riesgo, cumplimiento y seguridad para asegurar que los activos de IA cumplan con las políticas internas y regulatorias del sector bancario.
• Asegurar que los agentes y flujos de IA desplegados sean confiables, auditables y trazables , dado el contexto regulado del banco.
• Establecer y hacer cumplir controles de riesgo asociados al uso de IA (sesgos, alucinaciones, fugas de datos, uso indebido).
• Liderar decisiones de arquitectura técnica para nuevos casos de uso de IA, en conjunto con Producto, Riesgo y Negocio.
• Mantener documentación actualizada de los lineamientos técnicos, catálogos de skills y arquitecturas de orquestación.
• Realizar revisiones técnicas (design/code reviews) de implementaciones de agentes desarrolladas por el equipo.
• Monitorear el desempeño de los activos de IA en producción mediante telemetría, proponiendo mejoras continuas.
• Evaluar proveedores, modelos (propios o de terceros) y frameworks emergentes, presentando recomendaciones fundamentadas.
• Mentorizar a otros ingenieros del equipo en el diseño de agentes, skills y buenas prácticas de IA.
• Ingeniería en Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o áreas afines.

Experiencia

• 4–6+ años de experiencia en desarrollo de software, con al menos 3 años enfocados en Machine Learning / IA.
• Experiencia demostrable llevando modelos a producción (no solo en notebooks/experimentación).

Conocimientos técnicos

• Lenguajes de programación: Python (avanzado); deseable conocimiento de Java, Go o Scala.
• IA generativa y LLMs: fine-tuning, prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), embeddings, frameworks tipo LangChain / LlamaIndex.
• Cloud: AWS, GCP o Azure (servicios de IA/ML: SageMaker, Vertex AI, Azure ML).
• Bases de datos: SQL y NoSQL; conocimientos de bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, FAISS, etc.).
• Fundamentos sólidos de matemáticas aplicadas: álgebra lineal, estadística, probabilidad y optimización.
• Buenas prácticas de ingeniería de software: control de versiones (Git), testing, arquitectura de sistemas distribuidos.
• Deseable: inglés técnico avanzado (lectura de papers, documentación).
• Pensamiento analítico y resolución de problemas : capacidad de descomponer problemas complejos y proponer soluciones basadas en datos.
• Comunicación efectiva : habilidad para explicar conceptos técnicos complejos a audiencias no técnicas.
• Trabajo en equipo y colaboración : capacidad de trabajar con equipos multidisciplinarios.
• Liderazgo técnico y mentoría : disposición para guiar y desarrollar a otros miembros del equipo.
• Curiosidad y aprendizaje continuo : interés genuino por mantenerse al día con los avances del campo.
• Pensamiento crítico y ético : capacidad de identificar riesgos, sesgos y limitaciones de los modelos de IA.
• Autonomía y proactividad : capacidad de gestionar su propio trabajo con mínima supervisión.
• Adaptabilidad : capacidad de ajustarse a un entorno tecnológico en constante cambio.
• Orientación a resultados : foco en generar impacto de negocio medible a través de soluciones técnicas.

Beneficios Stefanini

• Step 4: Confirmación del Candidato 4 Confirmación del Candidato

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