Aviso, LLC

Ingeniero de Implementación de IA

AWS
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Descripción del puesto

Estamos buscando un Ingeniero de Implementación de IA de nivel Staff para liderar la arquitectura, el despliegue y la supervisión operativa de nuestro ecosistema de IA empresarial. Este rol, que se sitúa en la intersección entre la ejecución técnica práctica y la gobernanza estratégica, es fundamental para crear soluciones de IA listas para producción, automatizar flujos de trabajo interdepartamentales y definir estándares de adopción responsable de IA en toda la organización.

El candidato ideal disfruta entregando integraciones de IA escalables mientras actúa como asesor de confianza para ayudar a las unidades de negocio a comprender, implementar y maximizar el valor de la inteligencia artificial de forma segura. Este puesto es solo para candidatos locales (área de CA - Milpitas / San José) que puedan presentarse en persona. No se considerarán candidatos remotos o fuera del área.

Cultura de empresa y beneficios

Fomentamos una cultura colaborativa e innovadora centrada en el crecimiento continuo, la mentoría interdepartamental y la tecnología transformadora.

Responsabilidades principales

  1. Administración de plataformas de IA: Gestionar plataformas de IA empresarial (incluyendo LLMs de vanguardia como Claude Enterprise y ChatGPT Enterprise), asegurando controles de acceso seguros y una coordinación fluida con la infraestructura de TI.
  1. Automatización de flujos de trabajo y desarrollo de agentes: Diseñar, construir, desplegar y mantener agentes de IA personalizados y flujos de trabajo automatizados para resolver desafíos empresariales, cumpliendo con los estándares de seguridad de TI.
  1. Asesoramiento interdepartamental: Actuar como punto de contacto principal para las solicitudes de IA en todas las unidades de negocio. Colaborar con las partes interesadas para evaluar la viabilidad, definir los requisitos técnicos y entregar implementaciones listas para producción.
  1. Gobernanza y cumplimiento de seguridad: Colaborar con el equipo de Seguridad de TI y la dirección para establecer, implementar y hacer cumplir marcos de gobernanza de IA y políticas de uso aceptable.
  1. Evaluación de proveedores y herramientas: Revisar y evaluar herramientas, servicios y lanzamientos de plataformas de IA emergentes junto con el equipo de Seguridad de TI para proporcionar recomendaciones de adopción o integración.
  1. Capacitación y formación: Desarrollar guías interdepartamentales, mejores prácticas y programas de formación para apoyar un uso de la IA seguro, conforme a las normas y eficaz.
  1. Optimización de rendimiento y costes: Realizar un seguimiento de las métricas de uso de la plataforma, supervisar las asignaciones de costes y presentar perspectivas operativas y estrategias de optimización a la dirección.
  1. Revisiones de seguridad: Asegurar que todos los agentes, servidores MCP, integraciones y conexiones de datos se sometan a una rigurosa revisión de Seguridad de TI antes de su despliegue, manteniendo los principios de acceso con privilegios mínimos.

Cualificaciones clave

  1. Experiencia: 3+ años de experiencia en ingeniería de software, ciencia de datos, ingeniería de ML o IA aplicada (o 2+ años especializados en la creación de aplicaciones de LLM para producción).
  1. Integración de modelos de IA: 1–3 años de experiencia práctica trabajando con servicios de IA de vanguardia, LLMs o desarrollo de agentes.
  1. Arquitectura de agentes: Capacidad demostrada para construir agentes de IA utilizando llamadas a herramientas/funciones, integraciones de API y marcos de trabajo del Model Context Protocol (MCP).
  1. Pipelines RAG: Competencia técnica en arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), incluyendo embeddings, bases de datos vectoriales, estrategias de fragmentación (chunking) y evaluación de recuperación.
  1. Evaluación de LLM: Experiencia práctica en la evaluación del rendimiento de LLM utilizando conjuntos de pruebas, marcos de trabajo de LLM-as-judge y pruebas de regresión de prompts.
  1. Ingeniería de prompts y contexto: Experiencia avanzada en ingeniería de prompts de nivel de producción y optimización de contexto.
  1. Estándares de seguridad de IA: Sólido conocimiento de las amenazas de seguridad específicas de la IA (por ejemplo, inyección de prompts, fuga de datos, manejo de PII) y familiaridad con el OWASP Top 10 para LLMs.
  1. Despliegue y servicios gestionados: Experiencia en la contenerización de aplicaciones de IA, gestión de modelos autoalojados/servidos y utilización de servicios de IA en la nube (por ejemplo, AWS Bedrock, Azure OpenAI/AI Foundry, Google Vertex AI).
  1. Marcos de gobernanza: Familiaridad con prácticas de IA responsable y modelos de gobernanza (como NIST AI RMF o ISO/IEC 42001).
  1. Comunicación y colaboración: Historial demostrado de colaboración entre unidades de negocio y capacidad para traducir conceptos técnicos complejos para partes interesadas no técnicas.

Cualificaciones preferentes

  1. Certificaciones:
  1. Anthropic Claude Certified Associate / Developer
  1. AWS Certified AI Practitioner o AWS Certified Generative AI Developer
  1. Microsoft Azure AI Fundamentals
  1. CompTIA AI+ o credencial equivalente neutral respecto al proveedor
  1. Marcos de trabajo y orquestación: Experiencia con herramientas de orquestación de agentes (por ejemplo, LangChain, LangGraph, AutoGen).
  1. Observabilidad: Experiencia en el uso de plataformas de observabilidad y seguimiento de costes de LLM (por ejemplo, LangSmith).
  1. Plataformas de automatización: Familiaridad con herramientas de automatización de flujos de trabajo (por ejemplo, Power Automate, n8n, Zapier).
  1. Personalización de modelos: Experiencia práctica con marcos de trabajo de ajuste fino (fine-tuning) o despliegue local (por ejemplo, Ollama, OpenWebUI).

Ofrecemos un paquete de beneficios integral diseñado para apoyar el bienestar completo de los empleados, incluyendo:

  • Cobertura sanitaria competitiva médica, dental y oftalmológica
  • Planes de ahorro para la jubilación con aportaciones de la empresa
  • Protección por discapacidad a corto y largo plazo
  • Tiempo libre remunerado, días festivos y programas de permiso parental
  • Programas de bienestar e iniciativas dedicadas al desarrollo profesional

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