Senior AI Engineer / Generative AI Expert

¿Tienes experiencia desarrollando soluciones de Inteligencia Artificial Generativa, modelos LLM y agentes de IA? ¡Tenemos una nueva oportunidad para ti!

• Más de 5 años de experiencia profesional.
• Experiencia en Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models (LLMs).
• Experiencia en Prompt Engineering, embeddings y búsqueda semántica.
• Desarrollo de AI Agents y Agentic Workflows.
• Experiencia en evaluación, testing y optimización de aplicaciones basadas en LLMs.
• Conocimientos sólidos de Python, APIs REST y Git.
• Experiencia con frameworks y librerías del ecosistema de IA.
• Conocimientos de arquitectura de software y microservicios.
• Conocimientos de seguridad, privacidad y riesgos asociados a la IA generativa, como las alucinaciones y la calidad de las respuestas.

Funciones principales:

• Diseñar, desarrollar e integrar soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa.
• Implementar arquitecturas RAG para integrar información corporativa con modelos generativos.
• Desarrollar agentes de IA y automatizar flujos de trabajo inteligentes.
• Integrar modelos de IA comerciales y open source mediante APIs.
• Diseñar mecanismos de evaluación de calidad, precisión y rendimiento de soluciones de IA.
• Participar en el desarrollo de pruebas de concepto (PoCs) y en la puesta en producción de soluciones de IA.
• Colaborar con equipos de desarrollo, arquitectura, ingeniería de datos, seguridad y producto.

Se valorará experiencia en:

• Bases de datos vectoriales y motores de búsqueda vectorial.
• Docker, Kubernetes y CI/CD.
• Entornos cloud, especialmente Microsoft Azure.
• MLflow y herramientas de gestión del ciclo de vida de modelos.

• Más de 5 años de experiencia profesional.
• Experiencia en Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models (LLMs).
• Experiencia en Prompt Engineering, embeddings y búsqueda semántica.
• Desarrollo de AI Agents y Agentic Workflows.
• Experiencia en evaluación, testing y optimización de aplicaciones basadas en LLMs.
• Conocimientos sólidos de Python, APIs REST y Git.
• Experiencia con frameworks y librerías del ecosistema de IA.
• Conocimientos de arquitectura de software y microservicios.
• Conocimientos de seguridad, privacidad y riesgos asociados a la IA generativa, como las alucinaciones y la calidad de las respuestas., * Bases de datos vectoriales y motores de búsqueda vectorial.
• Docker, Kubernetes y CI/CD.
• Entornos cloud, especialmente Microsoft Azure.
• MLflow y herramientas de gestión del ciclo de vida de modelos.