Ingeniero de IA Principal

• Licenciatura o grado en informática, Ingeniería de Software, IA, Ciencia de Datos o un campo relacionado. Se valorará positivamente un Máster. 

• Más de 8 años de experiencia profesional en IA, Machine Learning y/o Ingeniería de Software, respaldada por una trayectoria demostrada en la entrega exitosa de proyectos. 

• Experiencia llevando soluciones de IA incubadas a producción, incluyendo definición del alcance, diseño, desarrollo, pruebas, despliegue y monitorización vigilante. 

• Sólidas habilidades de programación en uno o más lenguajes de programación principales como Python, Golang, C# o TypeScript. 

• Experiencia con ingeniería de contexto, incluyendo arquitectura de recuperación, embeddings, bases de datos vectoriales, tecnologías de búsqueda y técnicas de optimización de recuperación. 

• Sólidos fundamentos de ingeniería de backend, incluyendo APIs, servicios distribuidos, arquitecturas nativas de la nube, CI/CD, integración, automatización y seguridad. 

• Sólida formación en prácticas de DevOps y MLOps/LLMOps, y familiaridad con herramientas para gestionar la infraestructura como código, como Terraform y gestores de paquetes como Helm Charts. 

• Capacidad para diseñar soluciones que integren aplicaciones empresariales, procesos de negocio, flujos de trabajo y plataformas de datos. 

• Experiencia construyendo plataformas de IA empresariales o herramientas para desarrolladores. 

• Experiencia trabajando con AMD, NVIDIA u otras tecnologías de aceleración de IA. 

• Experiencia en dominios de software empresarial como ERP, EAM, Gestión de Servicios, Fabricación, Cadena de Suministro o Field Service. 

• Experiencia construyendo demostraciones orientadas al cliente, pruebas de concepto o muestras de innovación. 

• Contribuciones a proyectos de IA de código abierto, comunidades técnicas, conferencias o publicaciones. 

• Experiencia trabajando con servicios de IA de Microsoft Azure, AWS o Google Cloud.

Como "Lead AI Engineer", diseñarás y construirás soluciones de IA aplicada que generen un valor empresarial mensurable, desde el concepto hasta el despliegue en producción escalable. Arquitecturarás sistemas de IA empresariales aprovechando modelos de lenguaje extensos (LLM), generación aumentada por recuperación (RAG) y flujos de trabajo agénticos, al tiempo que liderarás la estrategia técnica y mentorizarás a los equipos de ingeniería.

• Diseñar y arquitecturar sistemas impulsados por IA utilizando LLMs, RAG, flujos de trabajo agénticos y patrones de orquestación integrados con datos empresariales y procesos de negocio
• Desarrollar plataformas de software seguras, mantenibles y listas para producción, así como servicios nativos de la nube que orquesten modelos, herramientas, sistemas de recuperación y flujos de trabajo empresariales
• Construir prototipos rápidos y pruebas de concepto para validar nuevas tecnologías e identificar oportunidades de negocio
• Establecer prácticas integrales de evaluación, monitorización y calidad, incluyendo pruebas, benchmarking, observabilidad y mejora continua
• Liderar discusiones de diseño técnico, revisiones de arquitectura e impulsar las mejores prácticas de ingeniería en todos los equipos
• Mentorizar a ingenieros y desarrollar capacidades y marcos de trabajo de IA reutilizables que aceleren la entrega en toda la organización
• Colaborar con equipos de producto, arquitectos, expertos en el dominio, clientes y socios para identificar oportunidades y generar impacto empresarial
• Influir en la estrategia de IA de IFS y en la dirección tecnológica a largo plazo mediante la entrega práctica, la experimentación y el compromiso con el cliente, incluyendo la innovación orientada al exterior a través de eventos del sector y la colaboración con socios

• Experiencia diseñando e implementando arquitecturas impulsadas por IA utilizando LLMs, generación aumentada por recuperación (RAG), flujos de trabajo agénticos, patrones de orquestación y fuentes de datos empresariales. 

• Sólido conocimiento del ciclo de vida de los sistemas de IA, incluyendo evaluación, despliegue, monitorización, gobernanza y mejora continua. 

• Se valorará la experiencia con ciclos de vida de MLOps, pipelines de despliegue, operaciones de modelos y observabilidad para sistemas de IA. 

• Experiencia trabajando estrechamente con clientes, partes interesadas y expertos en el dominio para definir y entregar soluciones. 

• Capacidad demostrada para prototipar rápidamente, experimentar, medir resultados e iterar con rapidez en entornos empresariales y de clientes reales. 

• Excelentes habilidades de comunicación, con la capacidad de explicar conceptos técnicos complejos de forma clara a audiencias técnicas y no técnicas. 

• Comodidad operando en entornos ambiguos y de ritmo rápido, traduciendo problemas de negocio complejos en estrategias técnicas claras, planes de ejecución y resultados mensurables. 

• Experiencia liderando discusiones técnicas, influyendo en la dirección arquitectónica, mentorizando ingenieros e impulsando la alineación entre equipos. 

• Trayectoria influyendo en la dirección técnica y la estrategia tecnológica mediante la entrega práctica, la experimentación y las recomendaciones basadas en evidencia. 

Es altamente deseable contar con experiencia en dos o más de las siguientes tecnologías 

• Servicio de LLM y Plataformas de IA 

• vLLM, LiteLLM, KServe o plataformas de servicio de LLM similares. 

• Gateways de IA, enrutamiento de modelos, servicio de inferencia y orquestación multimodal. 

• Modelos Fundacionales 

• Cohere, OpenAI, Anthropic, Llama, Mistral, DeepSeek u otros LLMs de código abierto. 

• IA Agéntica 

• LangGraph, PydanticAI, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen o frameworks de IA agéntica similares. 

• Llamada a herramientas (tool calling), MCP, orquestación de flujos de trabajo y agentes autónomos. 

• Evaluación y Observabilidad de IA 

• MLFlow, DeepEval, Ragas, Promptfoo, Langfuse o herramientas de evaluación y observabilidad similares. 

• Nube e Infraestructura 

• Kubernetes, Docker, Helm, Terraform y plataformas de despliegue nativas de la nube. 

• Infraestructura de GPU y optimización de inferencia. 

• Desarrollo de Modelos 

• Ecosistema de Hugging Face (Transformers, PEFT, LoRA). 

• Fine-tuning, evaluación de modelos, benchmarking, ingeniería de prompts y optimización de modelos. 

• Experiencia construyendo plataformas de IA empresariales o herramientas para desarrolladores. 

• Experiencia trabajando con AMD, NVIDIA u otras tecnologías de aceleración de IA. 

• Experiencia en dominios de software empresarial como ERP, EAM, Gestión de Servicios, Fabricación, Cadena de Suministro o Field Service. 

• Experiencia construyendo demostraciones orientadas al cliente, pruebas de concepto o muestras de innovación. 

• Contribuciones a proyectos de IA de código abierto, comunidades técnicas, conferencias o publicaciones. 

• Experiencia trabajando con servicios de IA de Microsoft Azure, AWS o Google Cloud.