AI Engineer Tech Lead – LLMs, Agentes y Arquitecturas Multiagente

Acerca del puesto

Se busca un AI Engineer Tech Lead para diseñar, liderar y desarrollar arquitecturas y soluciones avanzadas de inteligencia artificial, con énfasis en modelos de lenguaje (LLMs), sistemas agénticos y arquitecturas multiagente. La persona será responsable de transformar las necesidades del negocio en soluciones de IA robustas, escalables, seguras y listas para producción, combinando visión arquitectónica, liderazgo técnico y trabajo hands-on.

Responsabilidades principales

• Diseñar arquitecturas de soluciones de IA generativa, LLMs y modelos de razonamiento, y definir estrategias de evaluación, pruebas y calidad.
• Diseñar e implementar soluciones RAG avanzadas (búsqueda híbrida, embeddings, metadata, reranking).
• Desarrollar agentes inteligentes y workflows agénticos con planificación, uso de herramientas, memoria, routing y ejecución de acciones.
• Diseñar arquitecturas multiagente y mecanismos de coordinación entre agentes.
• Integrar modelos de IA con APIs y sistemas empresariales mediante MCP y A2A.
• Implementar LLMOps, observabilidad y monitoreo en producción, y evaluar modelos y proveedores según calidad, rendimiento, latencia y costos.
• Diseñar mecanismos de seguridad para aplicaciones con LLMs y agentes.
• Liderar técnicamente la implementación, acompañar POCs a productos y participar en el desarrollo, revisión de código y debugging.

Perfil requerido

• Experiencia sólida con LLMs, modelos de razonamiento y IA generativa, y con RAG avanzado.
• Experiencia en agentes y workflows agénticos, y en arquitecturas multiagente.
• Experiencia evaluando sistemas de IA con benchmarks y regresión, y con conocimientos de LLMOps y observabilidad.
• Conocimiento de AI Security (prompt injection, permisos, guardrails).
• Capacidad de liderazgo técnico sobre equipos de ingeniería y toma de decisiones arquitectónicas.
• Perfil hands-on, con experiencia en soluciones de IA en producción.

Habilidades requeridas

• Python y fundamentos de ingeniería de software.
• APIs, microservicios y arquitecturas distribuidas.
• Cloud computing, Docker, Kubernetes y pipelines CI/CD.
• MCP y A2A.