Ingeniero de Software de IA Generativa Senior

Buscamos un profesional con experiencia profunda en GenAI/LLM para liderar el diseño, implementación y operación de soluciones basadas en Generación de Inteligencia Artificial en entornos empresariales. El candidato ideal tendrá experiencia comprobada en proyectos GenAI desde discovery hasta producción, dominio de frameworks y herramientas de GenAI, y capacidad para traducir problemas de negocio en arquitecturas escalables y seguras. Se valorará experiencia en entornos de clientes, habilidades de comunicación técnica y mentalidad de producto orientada a resultados y ROI.

Creai es una empresa líder en IA que aprovecha el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para transformar negocios. Nuestro objetivo es reducir costos, aumentar la eficiencia y desbloquear oportunidades mediante soluciones GenAI de vanguardia. El proyecto principal de este rol se centra en diseñar, implementar y optimizar soluciones corporativas basadas en GenAI, LLM y Retrieval-Augmented Generation (RAG). Trabajarás con clientes enterprise para traducir retos de negocio en arquitecturas GenAI escalables, robustas y seguras, asegurando impactos medibles en rendimiento, precisión y costo. Serás responsable de dirigir el ciclo completo de GenAI, desde discovery hasta producción y mejoras continuas, estableciendo estándares técnicos y de calidad alineados a objetivos empresariales.

• Arquitectura GenAI: Diseño de soluciones completas (RAG, agentes, multi-agente), selección de modelos y estrategias de retrieval.
• Pipelines RAG: Desarrollo y optimización de todos los componentes: chunking, embeddings, vectorstores, búsqueda híbrida y re-ranking.
• Prompt engineering: Diseño avanzado con técnicas como few-shot, chain-of-thought y ReAct; implementación de guardrails contra alucinaciones.
• Gestión del conocimiento: Ingesta y estructuración de fuentes diversas, con control de acceso y protección de datos sensibles.
• Evaluación: Frameworks con métricas automáticas, benchmarks y evaluación humana para mejora continua.
• Integración con LLMs: Conexión con GPT-4, Claude, Gemini, Llama y Mistral; despliegue en AWS, Azure y GCP.
• Agentes autónomos: Arquitecturas ReAct y multi-agente con gestión de memoria, errores e integración de herramientas externas.
• Observabilidad: Monitoreo de calidad, costos y experiencia de usuario mediante dashboards y alertas.
• Optimización: Gestión de costos mediante caching, enrutamiento de modelos y compresión de prompts.
• Seguridad: Protección contra prompt injection, cumplimiento GDPR y auditoría.
• Colaboración: Comunicación técnica con stakeholders y definición de requisitos con clientes.
• Mejora continua: Adopción de tecnologías emergentes y documentación de mejores prácticas.
• Documentación: Diagramas, especificaciones y runbooks operacionales.

Experiencia con modelos open-source (Llama 3, Mistral, Falcon) y despliegues self-hosted; técnicas avanzadas de RAG (HyDE, multi-query retrieval); fine-tuning con LoRA/QLoRA/PEFT; implementación de GraphRAG o Knowledge Graph-augmented RAG; compresión y cuantización de modelos; herramientas de observabilidad GenAI (LangFuse, LangSmith, Weights & Biases, Arize); certificaciones en nube (AWS Solutions Architect, Google Cloud Professional ML Engineer); background en NLP/ML con publicaciones o contribuciones open-source; prácticas de AI responsable (fairness, bias, explainability, governance); prompt optimization avanzado (DSPy, automatic prompt engineering); experiencia multimodal LLMs (GPT-4 Vision, Gemini Pro Vision, Claude 3) para procesamiento de imágenes, audio o video junto con texto.