Ingeniero de IA

Descripción

Estamos formando a la próxima generación de ingenieros especializados en IA, profesionales que utilizan la inteligencia artificial como parte fundamental de su trabajo, no como una funcionalidad adicional. Como Ingeniero de IA (Software), diseñarás, construirás y pondrás en producción software de calidad industrial en toda la pila tecnológica, empleando herramientas asistidas por IA como práctica diaria estándar, junto con tus competencias fundamentales de ingeniería. Trabajarás en programas reales para clientes de diversos sectores, desarrollando software de calidad industrial que se conecta con sistemas de IA basados en agentes y los apoya — comprendiendo cómo tu trabajo en toda la pila tecnológica se integra con la arquitectura de agentes, las APIs de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y las canalizaciones empresariales de IA. Este no es un puesto transitorio: es una función de ingeniería central en la área del mercado con mayor demanda, con una vía directa al programa de Ingenieros Desplegados en el Cliente para quienes desarrollen experiencia profunda en sistemas basados en agentes. Ofrecemos lo que ninguna empresa centrada en un solo producto puede ofrecer: amplitud en todos los sectores industriales, en todas las pilas tecnológicas empresariales y en todos los niveles de complejidad organizacional — combinada con acceso privilegiado a equipos de ingeniería de Anthropic, OpenAI, Microsoft y Google, itinerarios estructurados de certificación en IA y una trayectoria clara de desarrollo hacia la ingeniería basada en agentes y la ingeniería desplegada en el cliente. **Principales responsabilidades** * Utilizar asistentes de programación basados en IA a diario como parte estándar de la entrega, de forma activa, frecuente y con impacto demostrable en la productividad y la calidad de los resultados * Integrar APIs de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en aplicaciones en producción: invocar APIs de proveedores de IA en código en vivo, gestionar límites de tokens y latencia, y construir capas iniciales de abstracción * Aplicar la IA en todo el ciclo de vida de entrega de software: pruebas generadas por IA, depuración asistida por IA, revisiones de código aceleradas por IA e ingeniería de indicaciones (prompt engineering) para tareas de desarrollo * Asumir la responsabilidad de la calidad de las salidas generadas por IA dentro de tu ámbito de entrega, ejerciendo criterio técnico sobre su fiabilidad, limitaciones y modos de fallo; saber cuándo una salida de IA está lista para producción y cuándo no lo está * Definir y supervisar indicadores clave de rendimiento (KPI) para evaluar la eficacia y el retorno de la inversión (ROI) de los flujos de trabajo asistidos por IA; presentar métricas de productividad y calidad relacionadas con la IA a los interesados en el proyecto * Asumir la responsabilidad integral de la entrega — desde el diseño hasta el soporte en producción — en ciclos ágiles de sprints, junto con los equipos de ingeniería de los clientes * Contribuir a bases de conocimiento compartidas, componentes reutilizables y estándares internos de herramientas de IA que beneficien al equipo en su conjunto * Construir e integrar las capas de aplicación, las APIs y las interfaces que conectan los sistemas de toda la pila tecnológica con los backends basados en agentes — comprendiendo los flujos de datos, la transferencia de contexto y los puntos de integración entre tu código y las canalizaciones de IA * Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería de Software o campo afín * Experiencia profesional en ingeniería de software en entornos de producción (o equivalente demostrado mediante proyectos académicos, prácticas profesionales o proyectos personales lanzados) * Competencia comprobada en al menos un lenguaje principal de backend: Python, Java o TypeScript * Experiencia práctica comprobada en el uso activo de herramientas de IA en el trabajo diario de ingeniería — con ejemplos prácticos de cómo se utilizó la IA para resolver problemas reales, iterar sobre los resultados y mejorar la entrega; incluyendo experiencia directa en la invocación de APIs de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en código de producción, con comprensión de la gestión de tokens, la latencia y los compromisos entre coste y rendimiento * Conocimientos básicos de tecnologías web, incluidos JavaScript, HTML y CSS * Familiaridad con los fundamentos de la nube (AWS, Azure o GCP), contenedores (Docker) y canalizaciones CI/CD * Comprensión de los fundamentos de la entrega ágil * Experiencia con bases de datos — SQL o NoSQL * Capacidad para validar, evaluar y mejorar las salidas generadas por IA; comprensión de las limitaciones de la IA y su uso responsable * Familiaridad con los conceptos de sistemas basados en agentes — conocimiento de frameworks de orquestación (LangChain, LangGraph o equivalentes), canalizaciones RAG y cómo las aplicaciones de toda la pila tecnológica se conectan con arquitecturas basadas en agentes; se prefiere experiencia en producción, pero se requiere comprensión conceptual \#LI\-MP