Buscamos un perfil híbrido excepcional: alguien con la capacidad técnica para diseñar, construir y desplegar agentes de IA de extremo a extremo, pero con la sensibilidad de producto necesaria para entender procesos operativos, priorizar iniciativas y comunicarse con el C-Level.
Si no te quedas solo en el prototipo, sabes elegir el LLM correcto para cada problema y te apasiona transformar la operación logística a través de la IA generativa, este reto es para ti.
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Construir agentes de IA de extremo a extremo: Desde el diseño del flujo hasta el deploy, evaluación y mejora continua en entornos de producción.
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Diseño de arquitectura de IA: Definir la arquitectura de prompts, herramientas y memoria de agentes para casos de uso logísticos (clasificación, routing, billing, atención a socios, detección de anomalías, etc.).
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Visión de Producto: Gestionar el roadmap de iniciativas de IA (priorización, discovery, iteración y escalamiento), identificando procesos operativos con alto potencial de automatización inteligente.
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Socio Técnico de Ingeniería: Colaborar como un par técnico con el equipo de desarrollo, participando en decisiones de arquitectura, revisando integraciones de APIs y definiendo contratos de sistemas.
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Definición de métricas: Establecer KPIs de evaluación para las soluciones de IA (accuracy, latencia, costo por llamada, impacto en el negocio).
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Interlocución con Stakeholders: Trabajar directamente con operaciones y C-level para identificar oportunidades de alto impacto y comunicar resultados técnicos de forma clara.
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Innovación continua: Mantenerse en la frontera del conocimiento en IA generativa, evaluando activamente nuevas herramientas, modelos y frameworks.
- Experiencia real: Experiencia comprobable construyendo y desplegando agentes de IA en producción (no solo prototipos o demos).
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Dominio de Frameworks de IA: Manejo práctico de al menos un framework de agentes como LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Pydantic AI o equivalentes.
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Habilidad Técnica e Integraciones: Capacidad de consumir y diseñar APIs REST, manejo de autenticación, webhooks y estructuras de datos complejas.
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Criterio de Arquitectura de LLMs: Experiencia con modelos comerciales y open-source (OpenAI, Claude, Gemini, etc.) y criterio para elegir el modelo correcto según el costo y el caso de uso.
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Prompt Engineering Avanzado: Dominio de técnicas como few-shot, chain-of-thought, structured outputs, tool calling y arquitecturas RAG.
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Mentalidad de Datos y Producto: Sensibilidad de producto para definir el problema antes de la solución. Comodidad trabajando con SQL, análisis de logs, definición de datasets de evaluación y experimentación.
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Comunicación: Habilidad impecable para traducir conceptos técnicos complejos a audiencias no técnicas y ejecutivos.
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Sueldo bruto mensual.
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Prestaciones de Ley y Superiores.
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Modalidad híbrida (oficina en Polanco y home office).
