Senior AI Engineer - Generative AI & LLMs - México Only

¡Trabaja en DaCodes!Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto.Durante más de 10 años hemos creado soluciones enfocadas en tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de casi 300 talentosos #DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA Testers y especialistas en datos e Inteligencia Artificial. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, impulsando iniciativas tecnológicas de alto impacto.En DaCodes tendrás la oportunidad de trabajar con tecnologías de vanguardia, participar en proyectos de Inteligencia Artificial aplicada y colaborar con equipos multidisciplinarios que desarrollan soluciones para organizaciones líderes en la región.Nuestros DaCoders tienen un impacto directo en el éxito de nuestros clientes. Tendrás la oportunidad de diseñar, construir y evolucionar soluciones de IA que serán utilizadas en entornos productivos y resolverán problemas reales de negocio.¿Te interesa?Sobre el proyectoFormarás parte del equipo de Data & AI de uno de nuestros clientes más importantes del sector financiero en LATAM.Como Senior Artificial Intelligence Engineer, participarás en el diseño, construcción y evolución de soluciones de Inteligencia Artificial que integran modelos tradicionales y generativos con plataformas corporativas, datos y procesos críticos del negocio.Buscamos un perfil con una sólida trayectoria desarrollando software y soluciones de IA en producción, capaz de convertir necesidades de negocio en plataformas escalables, seguras y mantenibles. Este rol tendrá una participación activa desde el diseño de la arquitectura técnica hasta la operación y mejora continua de soluciones desplegadas en producción.RequirementsRESPONSABILIDADES Diseñar y desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial listas para producción utilizando modelos tradicionales y Generative AI. Liderar técnicamente la implementación de arquitecturas basadas en LLMs, RAG y agentes inteligentes. Diseñar APIs, microservicios y componentes reutilizables para acelerar nuevas iniciativas de IA. Integrar modelos de IA con sistemas corporativos, plataformas cloud y fuentes de datos estructurados y no estructurados. Diseñar arquitecturas escalables sobre Azure, AWS o GCP considerando disponibilidad, seguridad y mantenibilidad. Implementar prácticas de MLOps y LLMOps para automatizar despliegues, versionamiento, monitoreo y operación de modelos. Diseñar e implementar pipelines de procesamiento de datos (ETL/ELT) para soluciones de IA. Definir estrategias de evaluación, observabilidad y monitoreo del desempeño de modelos y agentes. Colaborar con equipos de negocio para transformar requerimientos funcionales en soluciones técnicas de alto impacto. Promover buenas prácticas de arquitectura, calidad, seguridad y gobernanza dentro de las iniciativas de Inteligencia Artificial.RESULTADOS ESPERADOS Implementar soluciones de IA utilizadas en producción con impacto medible en el negocio. Reducir el tiempo de desarrollo e implementación mediante arquitecturas reutilizables. Diseñar componentes escalables que aceleren futuras iniciativas de IA. Garantizar soluciones con alta disponibilidad, observabilidad y desempeño. Mejorar continuamente la calidad y precisión de modelos y agentes desplegados. Cumplir con estándares de seguridad, gobernanza y buenas prácticas de ingeniería. REQUISITOSExperiencia Más de 5 años de experiencia en desarrollo de software. Más de 3 años implementando soluciones de Inteligencia Artificial en ambientes productivos. Experiencia diseñando e implementando soluciones end-to-end, desde la experimentación hasta el despliegue en producción. Experiencia colaborando con equipos multidisciplinarios y stakeholders de negocio. Deseable experiencia en industrias reguladas como sector financiero, seguros, salud o fintech. Conocimientos técnicos indispensables Python avanzado. SQL avanzado. Desarrollo de APIs REST y microservicios. Node.js (deseable para integraciones y servicios). Inteligencia Artificial Modelos de Lenguaje (LLMs). Retrieval-Augmented Generation (RAG). Prompt Engineering. Agentes de IA. Machine Learning tradicional. Integración de modelos fundacionales dentro de aplicaciones empresariales. CloudExperiencia trabajando con al menos una de las siguientes plataformas: Microsoft Azure Amazon Web Services (AWS) Google Cloud Platform (GCP) Datos Diseño e implementación de procesos ETL/ELT. Procesamiento de datos estructurados y no estructurados. Integración de múltiples fuentes de información. MLOps / LLMOps Automatización de despliegues mediante CI/CD. Versionamiento de modelos. Contenerización con Docker. Monitoreo y observabilidad de modelos y servicios de IA. Valoraremos especialmente experiencia en Arquitecturas RAG y agentes inteligentes en producción. Integración de modelos de IA con sistemas empresariales. Evaluación y optimización de respuestas de modelos. Observabilidad y monit