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El puesto consiste en liderar un equipo recién formado de ingenieros de inteligencia artificial enfocado en el diseño estratégico, adopción e implementación de iniciativas de Generative AI (GenAI) a gran escala. La persona seleccionada será responsable de construir y escalar componentes reutilizables de plataforma, establecer estándares de ingeniería y promover la adopción de GenAI en toda la organización.
Responsabilidades:
- Liderar un equipo de ingenieros de IA para impulsar el diseño estratégico, adopción e implementación de iniciativas GenAI a gran escala.
- Construir y escalar componentes reutilizables de plataforma como AI Gateways, SDKs en Python y Typescript, capacidades MCP, pipelines RAG, frameworks LLM, bases de datos vectoriales y otros elementos que permitan desarrollar aplicaciones GenAI a gran escala con buenas herramientas.
- Crear e influir en los estándares de ingeniería relacionados con GenAI, colaborando con los equipos de ingeniería existentes para promover su adopción.
- Desarrollar y lanzar capacidades reutilizables de automatización de flujos de trabajo en toda la compañía para impulsar la transformación mediante la adopción de GenAI en todas las áreas de negocio.
Requisitos:
- Experiencia demostrada en el desarrollo y escalado de aplicaciones GenAI en producción utilizando frameworks modernos similares a LlamaIndex o Langraph que aprovechen flujos de trabajo como RAG, Multi-Agent o arquitecturas similares.
- Entendimiento de las ventajas y limitaciones de diferentes modelos LLM y proveedores para guiar la integración óptima en las aplicaciones.
- Más de 8 años de experiencia construyendo aplicaciones web en Python a gran escala en producción.
- Conocimiento de primitivas GenAI como bases de datos vectoriales, memoria, búsqueda semántica, búsqueda híbrida, flujos de trabajo y patrones agenticos, MCP, A2A.
- Capacidad para definir una hoja de ruta técnica a largo plazo, establecer estándares y promoverlos a nivel de ingeniería.
- Experiencia en construcción, escalado y despliegue de aplicaciones en AWS usando sistemas como ECS, Fargate y EKS, idealmente con Infraestructura como Código (IaC).
- Experiencia integrando el ecosistema AWS Bedrock en aplicaciones GenAI, incluyendo Bedrock, Guardrails, Evaluations y Agents.
- Fuertes habilidades de comunicación y capacidad para colaborar con otros líderes de ingeniería.
Deseable:
- Experiencia trabajando con Typescript en producción a gran escala.
- Capacidad para ayudar a construir y escalar marcos de evaluación GenAI en toda la organización, facilitando que los equipos entiendan la eficacia de sus aplicaciones.
- Implementación de herramientas de observabilidad para modelos LLM.
- Experiencia construyendo e integrando servidores MCP en aplicaciones de IA, especialmente con requisitos de autenticación y autorización (AuthN/AuthZ).
