Descripción del puesto
Funciones Principales
1. Desarrollo e Implementación de Soluciones de IA
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Diseñar y construir aplicaciones de extremo a extremo utilizando Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) como GPT-4, Claude o modelos Open Source.
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Desarrollar e integrar arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) para conectar modelos de IA con fuentes de datos privadas y mejorar la precisión de las respuestas.
2. Ingeniería de Orquestación y Flujos
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Crear flujos de trabajo complejos utilizando frameworks como LangChain o LlamaIndex.
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Implementar y gestionar bases de datos vectoriales (como Pinecone, Weaviate o ChromaDB) para la recuperación eficiente de información.
3. Optimización y Refinamiento (Prompt Engineering)
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Diseñar, probar y refinar estrategias de Prompt Engineering para maximizar el rendimiento de los modelos en tareas específicas.
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Realizar ajustes finos (Fine-tuning) cuando sea necesario para adaptar los modelos a dominios o tonos específicos de la empresa.
4. Integración de Sistemas y APIs
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Desarrollar APIs robustas (usando FastAPI o Flask) para exponer las funcionalidades de IA a otras aplicaciones de la empresa.
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Colaborar en el despliegue de modelos en entornos de producción, asegurando que sean escalables y eficientes en términos de latencia.
5. Evaluación y Mantenimiento
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Establecer métricas de evaluación para medir la calidad de las salidas de la IA (evitar alucinaciones y asegurar la relevancia).
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Monitorear el rendimiento de los modelos en producción y realizar iteraciones rápidas basadas en el feedback de los usuarios.
Requisitos
Perfil Técnico (Hard Skills)
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Dominio de LLMs: Experiencia sólida trabajando con modelos de lenguaje extensos (OpenAI, Anthropic, Llama, etc.).
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Frameworks de Orquestación: Uso avanzado de LangChain o LlamaIndex para construir aplicaciones complejas.
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Arquitecturas de Datos: Implementación de sistemas RAG y manejo de bases de datos vectoriales (ej. Pinecone, Weaviate, Milvus).
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Desarrollo de Software: Programación fluida en Python y experiencia en el desarrollo de APIs (FastAPI, Flask) para el despliegue de modelos.
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IA Generativa: Conocimiento en técnicas de Prompt Engineering y ajuste fino (Fine-tuning) de modelos.
Competencias (Soft Skills)
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Enfoque Aplicado: Capacidad para priorizar la funcionalidad y la entrega de valor sobre la experimentación teórica pura.
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Mentalidad Ágil: Adaptabilidad para iterar rápidamente en un entorno tecnológico que cambia semanalmente.
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Comunicación Técnica: Habilidad para explicar la viabilidad y limitaciones de la IA a stakeholders no técnicos.
Beneficios
- Salario basado en experiencia, compuesto por base y variables por objetivos
- Capacitación y formación continua
- Beneficios de ley y seguros médicos privados
- Crecimiento profesional en una empresa de Expansión internacional
- My Time (Beneficio de 4 medios dias libres)
- Día libre por tu cumpleaños
- Plan celular