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Ingeniero de IA para Desarrollo de Sistemas Inteligentes y Escalables
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La persona seleccionada será responsable del desarrollo de aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial de principio a fin, utilizando modelos de machine learning, deep learning y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Esta posición implica diseñar e implementar sistemas de IA escalables y colaborar con el equipo de Arquitectura, Data Scientists y Business Translators en un entorno dinámico e innovador.
Responsabilidades:
- Diseñar y desarrollar soluciones de inteligencia artificial innovadoras y de vanguardia.
- Contribuir a la expansión del uso de la IA mediante la creación de bibliotecas reutilizables y activos comunes.
- Garantizar la operatividad mediante el diseño de sistemas escalables, robustos y resilientes.
- Adoptar e implementar tecnologías punteras y soluciones cloud-native.
- Definir e implementar buenas prácticas y estándares para el diseño y desarrollo de aplicaciones.
Requisitos:
- Titulación universitaria en Informática, Física, Matemáticas, Ingeniería o un campo relacionado.
- Mínimo 2 años de experiencia práctica en diseño e implementación de software, idealmente con enfoque en sistemas de IA.
- Conocimiento de buenas prácticas en ingeniería de software, patrones de diseño y principios arquitectónicos.
- Dominio del desarrollo de software orientado a objetos con Python, incluyendo diseño e implementación de APIs.
- Conocimiento práctico de tecnologías de contenedores como Kubernetes y Docker.
- Alta motivación por aprender y mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias, tecnologías y frameworks de IA.
- Capacidad de colaboración y adaptación en entornos de desarrollo ágiles.
Valorable adicionalmente:
- Experiencia práctica con frameworks de ML/IA como KubeFlow, Langchain o Haystack.
- Experiencia demostrada con infraestructura cloud para el desarrollo de aplicaciones, incluyendo integración de servicios en la nube.
- Conocimiento en diseño y desarrollo de arquitecturas basadas en microservicios.
- Familiaridad con frameworks de MLOps y buenas prácticas del sector.
- Conocimiento de prácticas DevOps y experiencia en despliegue de aplicaciones sobre Kubernetes.
