AI Engineer
# AI Engineer **Grupo Mariposa** · Remote · `Remote` 🕒 **Статус:** *Опубликовано: сегодня* · *Источник: Get on Board (LATAM)* --- ### About the Role - - 4+ años en ingeniería de software, con 1-2+ años construyendo soluciones de IA generativa/agentes en producción (no solo POCs). - Experiencia práctica con una plataforma de agentes empresarial: Microsoft Azure AI Foundry, AWS Bedrock Agents, Google Vertex AI Agent Builder, o frameworks como LangGraph / AutoGen. - Conocimiento sólido de RAG: bases vectoriales, embeddings, chunking, integración con fuentes de datos empresariales tipo Databricks/Unity Catalog. - Experiencia con MCP (Model Context Protocol) o arquitecturas de tool-calling / function calling en LLMs. - Experiencia diseñando guardrails, validación de entrada/salida y patrones de seguridad para sistemas de IA (content safety, prompt injection, manejo de PII). - Manejo de arquitecturas orientadas a eventos (Kafka o similar) y patrones de idempotencia. - Experiencia con APIs REST, gestión de APIs (Apigee, Kong o similar) y principios de zero-trust. - Cloud: experiencia sólida en Azure (preferente) o AWS/GCP equivalente. - Español e inglés (el equipo opera en español; documentación técnica frecuentemente en inglés). Diseñar, construir, desplegar y evolucionar soluciones de IA generativa y agentes empresariales sobre Azure AI / Microsoft Foundry, integradas con la plataforma de datos corporativa, para habilitar casos de uso de negocio con trazabilidad, seguridad, escalabilidad y alto impacto operativo y comercial. Responsabilidades clave del puesto - Diseñar soluciones de IA generativa, asistentes y agentes empresariales usando Azure AI, Microsoft Foundry y servicios relacionados. - Definir arquitectura de referencia para RAG, agentes, tools, evaluación, seguridad y observabilidad. - Construir APIs, microservicios y componentes backend en Python para integrar modelos, herramientas y sistemas corporativos. - Conectar soluciones de IA con Databricks, Unity Catalog, ADLS Gen2, Azure AI Search, Power Automate, Copilot Studio, Teams, canales web y otros sistemas internos. - Establecer mecanismos de grounding, control de acceso, versionado, pruebas, evaluación y monitoreo de respuestas. - Colaborar con Data Engineering, BI, Arquitectura, Seguridad, Producto y áreas de negocio para llevar los casos de uso a producción. Alineación con la Arquitectura Agents AI: - Desarrollar el blueprint técnico de la arquitectura propuesta, definiendo componentes, patrones, flujos, ambientes y criterios de despliegue. - Implementar el patrón base de conocimiento empresarial conectando Databricks, ADLS Gen2 y Foundry IQ / capacidades de búsqueda y grounding. - Configurar y desarrollar agentes o copilots sobre Copilot Studio / Foundry, con invocación de acciones a través de Power Automate o servicios backend. - Definir estándares de observabilidad, evaluación, seguridad y gobierno para la operación de soluciones de IA. Impacto esperado para la organización - Crear una capacidad interna escalable para asistentes, agentes y automatizaciones inteligentes. - Incrementar productividad, velocidad de atención y capacidad de decisión en procesos clave. - Experiencia previa en gobierno de IA (NIST AI RMF, ISO 42001). - Integración de agentes con Microsoft Teams (Bot Framework / Teams SDK). - FinOps aplicado a IA (costo por invocación, tracking de tokens). - Experiencia en industrias de consumo masivo (CPG/FMCG) o entornos corporativos multi-unidad de negocio.
Наблюдалась 2026-09-29, впервые 2026-09-29, источник — Get on Board (LATAM).