México
Toshiba Global Commerce Solutions - External
Johnson Controls
Ingeniero de IA
México
Monterrey, Chiapas, Mexico · San Pedro Garza Garcia, Nuevo León, Mexico
PythonSQLAWSDocker
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Johnson Controls International (JCI) busca un Ingeniero de IA para unirse a nuestro innovador equipo de Ciencia de Datos y Analítica, orientado a resultados. Este puesto es ideal para un ingeniero que combine sólidas habilidades de software, datos e ingeniería de ML con experiencia práctica en IA generativa, además de la curiosidad de un científico de datos por comprender el comportamiento de los modelos. Usted creará las canalizaciones, herramientas y aplicaciones que transforman la IA y los modelos LLM en software de producción fiable.
Cómo lo hará
Como Ingeniero de IA, usted se encargará de forma independiente de la entrega integral de proyectos de IA definidos, desde la canalización de datos hasta la aplicación desplegada. Tomará decisiones técnicas sólidas dentro de su ámbito, colaborará directamente con las partes interesadas interfuncionales y guiará a los ingenieros junior en problemas específicos mientras aporta un valor empresarial medible.
Sistemas y aplicaciones de IA generativa
- Desarrollar y desplegar sistemas de IA generativa y aplicaciones basadas en LLM (por ejemplo, GPT, Claude, LLaMA) para casos de uso como búsqueda empresarial, resumen de documentos e IA conversacional.
- Aplicar técnicas de ingeniería de prompts, ajuste fino y orquestación para adaptar modelos base a aplicaciones específicas de dominio.
- Construir flujos de trabajo agentes y agentes de IA específicos para tareas, utilizando Palantir AIP o el Microsoft Agent Framework, que orquesten herramientas, recuperación y razonamiento.
- Evaluar y mejorar los resultados de los modelos en cuanto a precisión, relevancia, latencia y coste, aplicando técnicas de ciencia de datos para medir y validar el rendimiento.
Datos, ML e ingeniería de software
- Construir y mantener las canalizaciones de datos que alimentan los sistemas de IA: ingesta, transformación y ETL a través de fuentes estructuradas y no estructuradas (por ejemplo, Snowflake, Azure).
- Desarrollar y operar canalizaciones de ML y flujos de trabajo de MLOps (entrenamiento, evaluación, despliegue y monitorización) utilizando CI/CD, contenedorización (Docker) y servicio de modelos.
- Construir componentes reutilizables, servicios y APIs en torno a modelos de IA que ayuden al equipo a lanzar funcionalidades más rápidamente.
- Implementar flujos de trabajo de recuperación y embedding (RAG, bases de datos vectoriales) para una recuperación de conocimiento escalable y precisa.
- Aplicar las mejores prácticas de ingeniería de software (pruebas, control de versiones y revisión de código) en todos sus proyectos.
Impacto empresarial y comunicación con las partes interesadas
- Colaborar con las partes interesadas interfuncionales para traducir los desafíos empresariales en soluciones de IA.
- Apoyar talleres y pruebas de concepto que demuestren el valor de los casos de uso de LLM y agentes en todas las unidades de negocio.
- Traducir los resultados de los modelos, los hallazgos de datos y las compensaciones técnicas en información clara para audiencias no técnicas.
Mentoría y colaboración
- Guiar a los ingenieros junior en problemas técnicos específicos y en la calidad del código.
- Contribuir a las discusiones de diseño y a las decisiones técnicas dentro del equipo.
- Compartir conocimientos y ayudar a elevar el nivel de las prácticas de ingeniería y ciencia de datos.
Cualificaciones y experiencia
- Formación en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Ingeniería de Datos, Ciencia de Datos o una disciplina técnica o cuantitativa relacionada.
- 2–5 años de experiencia en software, datos, ingeniería de ML o ciencia de datos, incluyendo trabajo práctico con LLMs o IA generativa.
- Éxito demostrado en la entrega de canalizaciones de datos o ML y soluciones de IA/ML a producción.
- Experiencia con fundamentos de ciencia de datos: análisis exploratorio, modelado estadístico o ML clásico (clasificación, regresión, previsión).
- Experiencia con plataformas de IA en la nube como Azure OpenAI/Azure ML, AWS SageMaker/Bedrock o Google Cloud Vertex AI.
Experiencia técnica
- Gran dominio de Python y SQL, con buenos hábitos de ingeniería de software: pruebas, control de versiones y código limpio.
- Experiencia práctica con el stack de IA generativa: ingeniería de prompts, ajuste fino (por ejemplo, LoRA), orquestación de LLM y frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework).
- Experiencia en la construcción de canalizaciones ETL y ML y en la aplicación de prácticas de MLOps (CI/CD, Docker, servicio de modelos).
- Familiaridad con bibliotecas y flujos de trabajo de ciencia de datos: pandas, scikit-learn, y evaluación y experimentación de modelos.
- Experiencia con el stack de JCI, o plataformas comparables, incluyendo Palantir AIP, Azure ML, Microsoft Agent Framework, Power Automate y Snowflake.
- Conocimientos prácticos de embeddings, bases de datos vectoriales y sistemas de recuperación.
Habilidades interpersonales
- Capacidad para responsabilizarse de proyectos y comunicar claramente el progreso, los riesgos y las compensaciones.
- Sólidas habilidades de colaboración entre equipos de producto, ingeniería y negocio.
- Capacidad para presentar trabajos técnicos y analíticos tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas.
- Solucionador de problemas autodirigido que gestiona las prioridades de forma independiente.
Cualificaciones preferentes
- Experiencia con IoT, analítica de borde o sistemas de edificios inteligentes.
- Familiaridad con LLMOps, LangChain, Semantic Kernel o frameworks de orquestación similares.
- Profundidad en ciencia de datos: modelado estadístico, experimentación o deep learning (previsión, visión artificial o NLP).
- Experiencia con el ecosistema de Microsoft (Microsoft 365 Copilot, SharePoint, Power Platform, Snowflake).
- Conocimiento de las consideraciones de privacidad y gobernanza de datos para el uso empresarial de LLM.
Johnson Controls no solicita pruebas de embarazo ni de VIH como condición para la contratación, la continuidad en el empleo o el ascenso, de acuerdo con su compromiso con la igualdad laboral y la no discriminación.
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