AI Engineer - Sector Bancario / Financiero

DESCRIPCIóN

Importante empresa del sector financiero se encuentra en búsqueda de un/a AI Engineer para ser el referente técnico de orquestación agéntica de la organización. Esta persona será responsable de construir y evolucionar componentes agénticos reutilizables sobre el andamiaje de IA corporativo, transformando los patrones y lineamientos del área en capacidades productivas de orquestación, RAG, memoria y tool-use, evaluadas, instrumentadas y documentadas, para que múltiples equipos de la organización las consuman de manera estandarizada, segura y escalable.

Funciones

- Desarrollar componentes agénticos reutilizables sobre el andamiaje de IA corporativo, implementando orquestación single-agent y multi-agent, routing, planner/executor, subagentes, máquinas de estado y handoffs. - Desarrollar componentes avanzados de RAG, tool-use, protocolos de contexto e ingesta, incluyendo chunking, embeddings, indexación vectorial, recuperación, re-ranking, grounding, integración de APIs corporativas, autenticación, permisos y contratos de servicio. - Implementar memoria de corto y largo plazo, esquemas de personalización, caching y mecanismos de control del loop agéntico mediante criterios de parada, límites de iteración y circuit breakers. - Integrar y optimizar modelos de IA sobre plataformas cloud de IA generativa y tecnologías open source, ejecutando evaluaciones técnicas y comparativas entre frameworks agénticos, y aplicando fine-tuning, LoRA o cuantización cuando el caso lo requiera. - Publicar componentes reutilizables listos para consumo por múltiples equipos: versionamiento de prompts, skills y plantillas de contexto, instrumentación de logging, trazas, latencia y costo, documentación funcional con ejemplos, configuración plug-and-play y remediación de hallazgos de evaluaciones antes de su liberación. - Proponer de forma proactiva nuevos patrones de orquestación, componentes y prácticas de construcción agéntica, y difundir los estándares técnicos a los equipos de la organización.

REQUISITOS

- Bachiller o titulado en Ingeniería de Software, Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Informática o carreras afines. - 3 o más años de experiencia en ingeniería de software en entornos productivos. - 2 o más años construyendo soluciones con LLMs, RAG o agentes en producción o cercanas a producción. - Experiencia comprobable en servicios cloud de IA generativa, como Azure OpenAI Service, Azure AI Search, AWS Bedrock o GCP Vertex AI. - Conocimiento avanzado del andamiaje de IA: contexto, tools, loop agéntico, memoria, guardrails y evaluaciones. - Experiencia en orquestación agéntica: routing, planificación, máquinas de estado, subagentes y handoffs. - Experiencia en control del loop agéntico: criterios de parada, límites de iteración y circuit breakers. - Experiencia en RAG avanzado e ingesta con trazabilidad: chunking, embeddings, indexación vectorial, recuperación, re-ranking y grounding. - Manejo de Python y FastAPI. - Experiencia en Git, contenedores y buenas prácticas de ingeniería de software. - Conocimiento de vector stores como Azure AI Search, Cosmos DB, PostgreSQL, Pinecone o Qdrant. - Experiencia en observabilidad con OpenTelemetry y herramientas de monitoreo cloud. - Uso cotidiano de herramientas de IA para productividad: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, spec-driven development. - Inglés intermedio para lectura y comprensión de documentación técnica especializada.

Deseables

- Haber construido componentes reutilizables, SDKs o librerías internas consumidas por múltiples equipos. - Experiencia en banca, seguros, fintech o industrias reguladas. - Experiencia con frameworks agénticos: Microsoft Agent Framework, LangGraph, CrewAI, AutoGen. - Experiencia con modelos open source de Hugging Face, fine-tuning, LoRA, cuantización y serving con vLLM o TGI. - Uso de GPUs para entrenamiento o inferencia optimizada. - Conocimiento de protocolos emergentes de agentes: MCP y A2A. - Certificación Microsoft Azure AI Engineer Associate o equivalente. - Especialización o estudios de postgrado en Inteligencia Artificial, IA Generativa, Machine Learning o disciplinas afines. - Java o .NET como lenguaje secundario para integraciones con el ecosistema de la organización.