Applied AI Engineer - Quito

Funciones Principales

1. Desarrollo e Implementación de Soluciones de IA

• Diseñar y construir aplicaciones de extremo a extremo utilizando Modelos de Lenguaje Extensos ( LLMs ) como GPT-4, Claude o modelos Open Source.

• Desarrollar e integrar arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) para conectar modelos de IA con fuentes de datos privadas y mejorar la precisión de las respuestas.

2. Ingeniería de Orquestación y Flujos

• Crear flujos de trabajo complejos utilizando frameworks como LangChain o LlamaIndex .

• Implementar y gestionar bases de datos vectoriales (como Pinecone, Weaviate o ChromaDB) para la recuperación eficiente de información.

3. Optimización y Refinamiento (Prompt Engineering)

• Diseñar, probar y refinar estrategias de Prompt Engineering para maximizar el rendimiento de los modelos en tareas específicas.

• Realizar ajustes finos (Fine-tuning) cuando sea necesario para adaptar los modelos a dominios o tonos específicos de la empresa.

4. Integración de Sistemas y APIs

• Desarrollar APIs robustas (usando FastAPI o Flask ) para exponer las funcionalidades de IA a otras aplicaciones de la empresa.

• Colaborar en el despliegue de modelos en entornos de producción, asegurando que sean escalables y eficientes en términos de latencia.

5. Evaluación y Mantenimiento

• Establecer métricas de evaluación para medir la calidad de las salidas de la IA (evitar alucinaciones y asegurar la relevancia).

• Monitorear el rendimiento de los modelos en producción y realizar iteraciones rápidas basadas en el feedback de los usuarios.

Perfil Técnico (Hard Skills)

• Dominio de LLMs: Experiencia sólida trabajando con modelos de lenguaje extensos (OpenAI, Anthropic, Llama, etc.).

• Frameworks de Orquestación: Uso avanzado de LangChain o LlamaIndex para construir aplicaciones complejas.

• Arquitecturas de Datos: Implementación de sistemas RAG y manejo de bases de datos vectoriales (ej. Pinecone, Weaviate, Milvus).

• Desarrollo de Software: Programación fluida en Python y experiencia en el desarrollo de APIs (FastAPI, Flask) para el despliegue de modelos.

• IA Generativa: Conocimiento en técnicas de Prompt Engineering y ajuste fino (Fine-tuning) de modelos.

Competencias (Soft Skills)

• Enfoque Aplicado: Capacidad para priorizar la funcionalidad y la entrega de valor sobre la experimentación teórica pura.

• Mentalidad Ágil: Adaptabilidad para iterar rápidamente en un entorno tecnológico que cambia semanalmente.

• Comunicación Técnica: Habilidad para explicar la viabilidad y limitaciones de la IA a stakeholders no técnicos.

• Salario basado en experiencia, compuesto por base y variables por objetivos
• Capacitación y formación continua
• Beneficios de ley y seguros médicos privados
• Crecimiento profesional en una empresa de Expansión internacional
• My Time (Beneficio de 4 medios dias libres)
• Día libre por tu cumpleaños
• Plan celular