Generative AI Data Engineer I

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Función principal del cargo: Ingeniero de IA responsable del diseño, desarrollo y despliegue de soluciones de vanguardia basadas en Inteligencia Artificial Generativa. Trabajará en un entorno dinámico y colaborativo, utilizando las últimas tecnologías en la nube de AWS y Azure. Formación académica requerida: Pregrado/Grado: Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería Electrónica, Mecatrónica, Telecomunicaciones. Estadística, Matemáticas o Física Maestría o Doctorado (Ph.D.): Deseable, especialmente si se enfoca en áreas como Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) o campos afines. Tipo y años de experiencia: 2 a 5 años de experiencia práctica y demostrable desarrollando sobre servicios de AWS (Lambda, DynamoDB, OpenSearch), consumiendo APIs de LLMs (ej. OpenAI, Bedrock) con aplicación de Prompt Engineering, y gestionando pipelines de CI/CD con herramientas como Jenkins y Bitbucket. Es indispensable un sólido dominio de Python y conocimientos de Infraestructura como Código (IaC). Es indispensable que tenga experiencia en proyectos que hayan llegado hasta embientes productivos en entornos empresariales.

Conocimientos técnicos

Desarrollo e Integración de APIs (Apificación):

• Experiencia en el diseño, construcción y exposición de APIs (ej. RESTful) desde cero.
• Capacidad demostrable para consumir, integrar y gestionar APIs de terceros de manera eficiente y segura.

Cloud (AWS):

• Experiencia práctica con servicios de AWS para computación y orquestación como AWS Lambda y AWS App Runner.
• Conocimiento en bases de datos NoSQL, específicamente AWS DynamoDB.
• Experiencia con motores de búsqueda y analítica como AWS OpenSearch.
• Comprensión de la configuración de infraestructura en AWS.

Contenedores y Orquestación:

• Experiencia práctica en la creación, empaquetado y gestión de aplicaciones con Docker.
• Conocimientos en Kubernetes (o servicios gestionados como AWS EKS) para la orquestación, despliegue y escalado de contenedores.

IA Generativa:

• Conocimiento de los conceptos fundamentales de los LLMs y modelos de embeddings.
• Experiencia o interés demostrable en Prompt Engineering.
• Familiaridad con el consumo de APIs de modelos de IA (ej. OpenAI, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service).

DevOps y CI/CD:

• Conocimiento práctico de herramientas de integración y despliegue continuo como Jenkins y Bitbucket.
• Entendimiento de los principios de infraestructura como código (IaC).

Cloud (Azure):

• Se valorará positivamente la familiaridad o experiencia con servicios equivalentes de IA y computación en Microsoft Azure.

Habilidades Blandas:

• Excelentes habilidades para la resolución de problemas.
• Capacidad para trabajar en equipo y comunicarse eficazmente.
• Proactividad y un fuerte deseo de aprender y adaptarse a nuevas tecnologías.

Conocimientos técnicos/herramientas:

• Lenguaje de Programación: Python.
• Desarrollo de APIs (Apificación): Creación y exposición de APIs propias (RESTful), así como consumo e integración de APIs de terceros.
• Contenedores y Orquestación: Docker, Kubernetes (K8s / AWS EKS).
• Cloud (AWS): AWS Lambda, AWS App Runner, AWS DynamoDB, AWS OpenSearch.
• Infraestructura como Código (IaC): Terraform, AWS CloudFormation.
• DevOps y CI/CD: Jenkins, Bitbucket (incluyendo Bitbucket Pipelines), Git.
• Inteligencia Artificial Generativa: APIs de OpenAI (GPT), Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Gemini.
• Frameworks de IA (Deseable): LangChain, LlamaIndex.
• Librerías Clave de Python: FastAPI, Flask, Pandas, Boto3.

Habilidades Blandas: Excelentes habilidades para la resolución de problemas. Capacidad para trabajar en equipo y comunicarse eficazmente. Proactividad y un fuerte deseo de aprender y adaptarse a nuevas tecnologías.

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