Propósito del puesto
Diseñar, construir y mantener soluciones de inteligencia artificial en producción, con foco en sistemas agénticos, modelos de lenguaje y flujos de pre y postprocesamiento para el contexto bancario.
Garantizar la calidad mediante guardrails, métricas de evaluación y detección de alucinaciones, con precisión, explicabilidad y cumplimiento regulatorio.
Convertir ideas y casos de uso en agentes y modelos funcionales, desde el prototipo hasta la operación continua.
Responsabilidades
- Diseñar y entrenar modelos de IA generativa para automatización, análisis predictivo y procesamiento de documentos financieros.
- Construir agentes con razonamiento multipaso e integrar APIs, bases de datos y sistemas core mediante LangChain, LangGraph o equivalentes.
- Implementar limpieza, normalización, chunking y embeddings, además de validación, formateo y enrutamiento de respuestas.
- Diseñar guardrails semánticos y de negocio: filtros de contenido, validadores, límites de riesgo y controles regulatorios.
- Ejecutar el ciclo idea-a-producción: experimentación, despliegue, monitoreo de deriva y reentrenamiento.
- Integrar soluciones con APIs REST, webhooks y pipelines de datos junto con ingeniería de datos y plataforma.
- Evaluar modelos con métricas cuantitativas y cualitativas, documentando evidencia para aprobación de riesgo.
- Monitorear alucinaciones y degradación, y ejecutar planes de remediación.
- Mantener documentación técnica, model cards y registros de experimentos para gobierno y auditoría.
Conocimientos específicos
- Python, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers y scikit-learn.
- LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI o equivalentes.
- Prompting avanzado, tool calling, RAG, reranking y bases vectoriales.
- Guardrails, evaluación de LLMs, RAGAS, DeepEval o equivalentes.
- Azure OpenAI, gestión de costos de APIs, Git, MLflow y CI/CD para IA.