Soluciones de Inteligencia Artificial a la medida
GenAI Engineer
Location
Mexico
Posted
72 days ago
Salary
0
Seniority
Senior
Job Description
GenAI Engineer
Creai
• Diseñar, implementar y mantener soluciones empresariales complejas basadas en Inteligencia Artificial Generativa, Large Language Models (LLM) y Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Ser el guardián de la calidad y robustez de las soluciones GenAI, liderando la implementación de la metodología estandarizada para entregar valor real de negocio. • Trabajar directamente con clientes enterprise para traducir problemas de negocio en arquitecturas GenAI escalables y confiables. • Tomar decisiones críticas sobre el enfoque técnico, selección de modelos, y estrategias de retrieval. • Construir pipelines completos de RAG, optimizando cada componente para que maximice la relevancia y performance. • Implementar guardrails robustos para control de alucinaciones; diseñar e implementar pipelines de ingesta, procesamiento y estructuración de fuentes de conocimiento. • Implementar frameworks de evaluación exhaustivos combinando métricas automáticas, benchmarks, y evaluación humana. • Integrar con modelos como GPT-4, gestionando deployments en plataformas cloud y optimizando para latencia y costo. • Implementar agentes GenAI capaces de razonamiento y ejecución de acciones mediante tool integration. • Configurar alertas, dashboards, y feedback loops para mejora continua.
Job Requirements
- 3+ años de experiencia práctica diseñando e implementando soluciones de producción basadas en Large Language Models, incluyendo sistemas RAG, agentes conversacionales, y generación de contenido.
- Experiencia comprobada llevando proyectos GenAI desde discovery hasta producción.
- Experiencia avanzada con frameworks como LangChain, LlamaIndex, o similares.
- Conocimiento profundo de plataformas de LLM (OpenAI API, Anthropic Claude, Google Gemini) y sus capacidades de function calling, structured outputs, y JSON mode.
- Experiencia sólida implementando arquitecturas RAG completas incluyendo document processing, chunking strategies, embedding models (OpenAI, sentence-transformers), vectorstores (Pinecone, Chroma, Weaviate, pgvector), retrieval strategies (semantic search, hybrid search, re-ranking), y generation patterns.
- Habilidad comprobada diseñando y optimizando prompts complejos usando técnicas avanzadas (few-shot, chain-of-thought, ReAct).
- Experiencia implementando guardrails efectivos contra alucinaciones, incluyendo grounding, citation enforcement, y validation post-processing.
- Familiaridad con frameworks de agentes multi-agente como AutoGen, CrewAI, o LangGraph para orquestar workflows complejos.
- Sólidas habilidades de programación en Python con experiencia en desarrollo de aplicaciones escalables.
- Conocimiento de patrones arquitectónicos (microservicios, event-driven), APIs RESTful, y mejores prácticas de ingeniería de software (testing, CI/CD, version control).
- Experiencia implementando pipelines de ML en producción incluyendo model serving, monitoring, logging, y continuous evaluation.
- Experiencia práctica con servicios cloud de AI/ML en AWS (Bedrock, SageMaker), Google Cloud (Vertex AI), o Azure (OpenAI Service).
- Conocimiento de ETL/ELT, data pipelines, y herramientas de procesamiento (pandas, Apache Spark).
- Experiencia implementando frameworks de evaluación para sistemas GenAI usando métricas automáticas, evaluación humana, y benchmarking.
- Conocimiento de métricas de retrieval (precision, recall, MRR, NDCG) y métricas de generación (BLEU, ROUGE, BERTScore).
- Conocimiento de security best practices en GenAI incluyendo prompt injection defense, PII protection, access control, y audit logging.
- Capacidad excepcional para comunicar conceptos técnicos complejos a audiencias diversas, presentar arquitecturas y trade-offs a stakeholders ejecutivos, y crear documentación técnica clara y comprensiva.
- Capacidad para traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas, definir métricas de éxito alineadas con objetivos empresariales, y optimizar soluciones para maximizar ROI y valor del cliente.
- Experiencia en consultoría técnica o roles customer-facing, con habilidad para realizar discovery sessions, manejar expectativas, y comunicar riesgos y oportunidades de manera transparente.
- Capacidad para comunicarse efectivamente en inglés técnico, tanto verbal como escrito, para colaboración con equipos internacionales y lectura de documentación técnica.
Benefits
- Trabajo 100% remoto con horario alineado a CST.
- PTO ilimitado: Confiamos en que gestionarás tu tiempo de manera efectiva.
- Presupuesto anual para desarrollo: Acceso a cursos, certificaciones y conferencias.
- Presupuesto para equipamiento: Configura tu espacio de trabajo remoto ideal.
- Beneficio de salud: Acceso a cobertura médica privada o subsidios para seguro médico.
- Oportunidades de crecimiento: Plan de carrera y mentoría con expertos en IA y tecnología.
- Ambiente de startup dinámico y flexible: Autonomía para tomar decisiones y proponer ideas, con un enfoque en resultados en lugar de horas trabajadas.
- Balance vida-trabajo: Cultura que prioriza la flexibilidad y el bienestar, permitiéndote gestionar tu tiempo sin sacrificar tu vida personal.
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AI Engineer
AppsilonOpen-source AI, R & Python, cloud statistical computing, and SAS-to-OS migration to speed regulated drug development.
• Build AI Agents with the domain context for specialised tasks • Integrate the agents with the applications • Build, train, and deploy gen AI • Perform feature engineering, model validation, and experiments • Implement agents in production environments (APIs, microservices, cloud architecture) • Document your work, follow best MLOps practices, and help shape AI development standards at Appsilon • Work closely with Data Engineers, Developers, and Analysts to integrate Gen AIML solutions into full-scale applications
• Use AI coding agents (Claude Code, OpenAI Codex, OpenCode, or similar) to rapidly build and iterate on production applications. • Automate business workflows and processes by building custom tools, scripts, and integrations that reduce manual work. • Develop LLM-based applications including document processing, intelligent assistants, and data extraction workflows. • Create proof-of-concepts to demonstrate feasibility and business value of AI initiatives. • Deploy AI applications to production and support real end users. • Monitor usage, gather feedback, and iterate. • Translate business needs into technical requirements by observing how people actually work, not just what they ask for. • Communicate progress and tradeoffs clearly to non-technical stakeholders. • Ensure AI solutions meet security, privacy, and compliance requirements, which is particularly important given healthcare data. • Monitor and maintain deployed solutions; iterate based on user feedback. Manage costs and provide input on AI tools and platform selection.
AI Engineer – Full-time
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