AI engineer

Hay empresas que están cambiando el mundo, y detrás de ellas, hay equipos que necesitan ir más lejos, pensar distinto, moverse más rápido. Ahí entramos nosotros. En Acid Labs nos sumamos a los equipos tech de las empresas que están liderando el futuro digital en las industrias más desafiantes en Latinoamérica, con talento especializado que entiende la complejidad, respira colaboración y encuentra claridad donde otros ven ruido. Y lo hacemos #RadicalmenteMejor No trabajamos para nuestros clientes.
• Trabajamos con ellos.
• Desde adentro.
• Como parte de su ritmo.
• Como una extensión natural de su capacidad tecnológica. Estamos en búsqueda de un AI Engineer: Principales responsabilidades
• Diseñar e implementar agentes basados en LLM, utilizando tool calling y orquestación de múltiples pasos.
• Construir pipelines RAG sobre documentación interna, incluyendo ingesta, chunking, embeddings, búsqueda híbrida y reranking.
• Diseñar, versionar y optimizar prompts, utilizando salidas estructuradas.
• Seleccionar y optimizar modelos según las necesidades de cada caso de uso.
• Construir datasets de referencia y métricas para evaluar la calidad de las respuestas.
• Implementar mecanismos de evaluación y regresión de prompts y modelos.
• Desarrollar guardrails, mecanismos de protección de datos personales y mitigación de prompt injection.
• Optimizar costos y latencia de los modelos.
• Exponer capacidades de IA mediante APIs y servicios desarrollados en Python.
• Integrar soluciones con servicios Azure.
• Instrumentar trazas y métricas de uso, costos, errores y calidad.
• Probar nuevas técnicas y modelos, proponiendo mejoras y patrones reutilizables para el equipo. Requisitos excluyentes
• Al menos 5 años de experiencia en desarrollo de software o Machine Learning.
• Mínimo 2 años construyendo soluciones con LLM.
• Haber llevado al menos un agente o solución RAG a producción con usuarios reales.
• Dominio avanzado de Python, idealmente FastAPI, programación asíncrona y testing.
• Experiencia práctica con agentes, tool calling y orquestación de múltiples pasos.
• Experiencia construyendo soluciones RAG, embeddings y búsqueda vectorial.
• Experiencia evaluando modelos LLM y midiendo la calidad de sus respuestas.
• Experiencia con Azure OpenAI o Azure AI Foundry. Stack tecnológico
• IA Generativa: LLM, agentes, tool calling, prompt engineering.
• RAG: embeddings, chunking, búsqueda vectorial, búsqueda híbrida y reranking.
• Frameworks: LangGraph, Semantic Kernel o Azure AI Agent Service (deseable).
• Evaluación: Ragas, DeepEval, promptfoo o Azure AI Foundry.
• Cloud: Azure OpenAI, AI Foundry, Key Vault, Entra ID.
• Backend: Python, FastAPI, async.
• Seguridad: OWASP Top 10 para LLM, protección de datos y prompt injection.
• Observabilidad: Langfuse, OpenTelemetry (deseable).
• Desarrollo asistido por IA: uso experto de GitHub Copilot, incluyendo modo agente. Experiencia deseable
• Experiencia en banca, seguros o fintech.
• Experiencia en entornos regulados.
• Conocimiento de fine-tuning, LoRA, PyTorch o scikit-learn.
• Experiencia con MCP y GraphRAG. Competencias
• Autonomía y capacidad para resolver problemas complejos.
• Rigor experimental y orientación a resultados medibles.
• Capacidad para explicar decisiones técnicas a equipos de negocio, Seguridad y Riesgo.
• Curiosidad técnica y capacidad de aprendizaje.
• Colaboración y transferencia de conocimiento.