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Descripción del cargo
Buscamos un profesional responsable de diseñar, implementar, evaluar y optimizar soluciones basadas en modelos de lenguaje de gran escala —LLM— para resolver necesidades complejas de procesamiento de lenguaje natural, automatización, generación de contenido, búsqueda inteligente y asistentes basados en Inteligencia Artificial.
Será responsable de seleccionar, integrar y ajustar modelos preentrenados, desarrollar arquitecturas personalizadas y garantizar su correcta implementación en entornos productivos. Además, deberá asegurar que las soluciones sean escalables, observables, seguras, eficientes y estén alineadas con los objetivos del negocio.
El cargo requiere experiencia en Python, LangChain, LangGraph, Azure AI Foundry y herramientas de evaluación, trazabilidad y observabilidad como Phoenix y Langfuse.
Funciones y responsabilidades
- Analizar las necesidades del negocio e identificar oportunidades de implementación de soluciones basadas en LLM.
- Diseñar arquitecturas de Inteligencia Artificial generativa alineadas con los requerimientos funcionales y técnicos.
- Seleccionar modelos de lenguaje preentrenados de acuerdo con el caso de uso, volumen de información, nivel de precisión y restricciones de infraestructura.
- Implementar modelos de lenguaje para tareas de generación, clasificación, extracción, resumen, traducción y análisis de texto.
- Realizar el preprocesamiento, limpieza, normalización y preparación de datos textuales.
- Diseñar y optimizar prompts, plantillas, instrucciones y cadenas de razonamiento orientadas al caso de uso.
- Desarrollar soluciones mediante LangChain, LangGraph u otros frameworks de orquestación de aplicaciones generativas.
- Diseñar agentes de Inteligencia Artificial capaces de ejecutar tareas, consumir herramientas y tomar decisiones dentro de flujos controlados.
- Implementar soluciones de recuperación aumentada por generación —RAG— utilizando bases documentales, motores de búsqueda y bases de datos vectoriales.
- Diseñar procesos de fragmentación, indexación, generación de embeddings y recuperación de información.
- Integrar modelos de lenguaje con APIs, bases de datos, sistemas empresariales y plataformas externas.
- Implementar soluciones de NLP para análisis semántico, extracción de entidades, clasificación de información y procesamiento documental.
- Desarrollar y ejecutar procesos de ajuste fino, fine-tuning o adaptación de modelos cuando el caso de uso lo requiera.
- Diseñar arquitecturas personalizadas de LLM y componentes especializados para necesidades complejas.
- Evaluar el desempeño de los modelos mediante métricas técnicas y criterios funcionales.
- Definir conjuntos de pruebas, datos de validación y escenarios de evaluación para las soluciones implementadas.
- Aplicar técnicas avanzadas de validación para medir precisión, relevancia, consistencia, fidelidad y calidad de las respuestas.
- Detectar y mitigar alucinaciones, sesgos, respuestas inconsistentes y riesgos asociados al uso de modelos generativos.
- Implementar mecanismos de evaluación continua mediante herramientas como Phoenix y Langfuse.
- Configurar trazabilidad, monitoreo, registro de prompts, respuestas, consumo de tokens, latencia y costos.
- Analizar el comportamiento de los modelos e identificar oportunidades de mejora.
- Optimizar tiempos de respuesta, consumo de recursos y costos de inferencia.
- Implementar mecanismos de caché, control de contexto y optimización de prompts.
- Diseñar soluciones escalables para ambientes de desarrollo, pruebas y producción.
- Implementar y administrar soluciones de Inteligencia Artificial mediante Azure AI Foundry.
- Integrar servicios de Azure relacionados con modelos, datos, seguridad, monitoreo y despliegue.
- Configurar mecanismos de seguridad, autenticación, autorización y protección de información sensible.
- Implementar controles para evitar la exposición de datos confidenciales en prompts y respuestas.
- Participar en procesos de despliegue, integración continua y entrega continua de soluciones de IA.
- Realizar pruebas unitarias, funcionales, de integración, rendimiento y seguridad.
- Analizar y solucionar incidentes relacionados con precisión, disponibilidad, latencia o comportamiento de los modelos.
- Documentar arquitecturas, flujos, configuraciones, prompts, modelos, criterios de evaluación y decisiones técnicas.
- Trabajar de manera articulada con equipos de datos, arquitectura, desarrollo, seguridad, infraestructura y negocio.
- Investigar nuevas herramientas, modelos y técnicas aplicables a soluciones de Inteligencia Artificial generativa.
- Promover buenas prácticas para el desarrollo responsable, seguro y ético de soluciones basadas en LLM.
Herramientas y conocimientos clave
- Python.
- LangChain.
- LangGraph.
- Phoenix.
- Langfuse.
- Azure AI Foundry.
- Modelos de lenguaje de gran escala.
- Procesamiento de lenguaje natural —NLP—.
- Prompt engineering.
- Retrieval-Augmented Generation —RAG—.
- Embeddings y bases de datos vectoriales.
- Agentes de Inteligencia Artificial.
- Fine-tuning y evaluación de modelos.
- APIs y microservicios.
- Observabilidad y trazabilidad de soluciones de IA.
- Optimización y escalamiento de modelos en producción.
- Seguridad y uso responsable de Inteligencia Artificial.
Modalidad y ubicación
Vacante híbrida en Monterrey, Nuevo León, México.
Lugar de trabajo: remoto híbrido en Monterrey, N. L.
