Senior AI Engineer (GenAI, Python, LLMs) - Sector Bancario
Devsu Quito, Ecuador
Software Development · 201-500 employees
About the role
Design and develop end-to-end Generative AI and agentic solutions using LLMs, RAG, and AI agents for the banking sector. Manage the full lifecycle of AI applications, including integration, deployment, monitoring, and security implementation.
What they look for
Requirements
Requires a degree in Systems Engineering, Software Engineering, Computer Science, or Data Science with senior-level experience in AI/ML development. Must have strong proficiency in Python, LLMs, RAG, and cloud-based AI platforms.
Benefits
Full description
Buscamos un/a Senior AI Engineer para formar parte de un equipo que desarrolla soluciones de Inteligencia Artificial Generativa y Agéntica para el sector bancario.
La posición tendrá participación de punta a punta en el desarrollo de soluciones de IA, desde el entendimiento de las necesidades del negocio y el diseño técnico, hasta su integración, evaluación, despliegue y monitoreo en producción.
Trabajarás de manera colaborativa con equipos de Producto, Datos, Cloud, Arquitectura, Seguridad, SRE y Negocio, desarrollando soluciones basadas en LLMs, RAG y agentes de IA, bajo estándares de ingeniería, seguridad y arquitectura.
Funciones:
- Diseñar y desarrollar soluciones de IA Generativa y Agéntica utilizando LLMs, RAG y agentes de IA.
- Traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas de Inteligencia Artificial.
- Desarrollar e integrar soluciones de IA con APIs, microservicios, fuentes de datos y sistemas empresariales.
- Desarrollar aplicaciones backend y full stack incorporando componentes de Inteligencia Artificial.
- Seleccionar y utilizar frameworks y patrones adecuados para la construcción de soluciones de IA.
- Diseñar y optimizar pipelines de inferencia considerando latencia, costos, escalabilidad y confiabilidad.
- Participar en el despliegue de soluciones de IA en producción mediante estrategias como Canary, A/B, Shadow Mode y rollback.
- Implementar mecanismos de logging, trazabilidad, observabilidad y monitoreo de las soluciones de IA.
- Diseñar y ejecutar pruebas para evaluar la calidad y desempeño de las soluciones antes de su paso a producción.
- Implementar guardrails y controles de seguridad para mitigar riesgos asociados al uso de IA.
- Aplicar prácticas de Secure by Design, IAM, mínimo privilegio y protección frente a prompt injection y fuga de datos.
- Monitorear métricas relacionadas con alucinaciones, sesgos, fairness y calidad de las soluciones en producción.
- Trabajar de manera colaborativa con equipos de Datos, Cloud, Seguridad, Arquitectura, SRE, Producto y Negocio.
- Proponer mejoras y promover la reutilización de componentes y buenas prácticas de ingeniería para soluciones de IA.
- Dar seguimiento a las soluciones de extremo a extremo, desde el diseño hasta su operación en producción.
Requisitos técnicos
- Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos o carreras afines.
- Experiencia Senior en desarrollo de software y experiencia práctica desarrollando soluciones de IA/ML o IA Generativa.
- Experiencia desarrollando soluciones con LLMs, RAG y/o agentes de IA.
- Dominio de Python.
- Experiencia desarrollando APIs, backend, microservicios y sistemas distribuidos.
- Conocimientos de Prompt Engineering y evaluación de soluciones basadas en LLMs.
- Experiencia con plataformas de IA como OpenAI, Azure AI y/o AWS Bedrock.
- Conocimiento de frameworks como LangChain, Hugging Face, PyTorch u otros equivalentes.
- Conocimientos de Cloud, CI/CD, Docker y Kubernetes.
- Conocimientos de MLOps / LLMOps, observabilidad y monitoreo.
- Conocimientos de seguridad aplicada a IA, incluyendo IAM, Secure by Design, prompt injection y protección de datos.
- Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinarios y traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas.
- Inglés técnico para lectura de documentación y uso de herramientas tecnológicas.
Deseable:
- Experiencia llevando soluciones de IA Generativa a producción y a escala.
- Experiencia en sector bancario, financiero o ambientes regulados.
- Experiencia con evaluación de LLMs, Shadow Mode, métricas de calidad, alucinaciones, sesgos y fairness.
- Conocimientos de arquitectura de soluciones de IA.
- Posgrado o certificaciones en Inteligencia Artificial, IA Generativa, Cloud o Arquitectura.
Stack principal:
Python | LLMs | Generative AI | RAG | AI Agents | Prompt Engineering | APIs | LangChain | OpenAI / Azure AI / AWS Bedrock | Cloud | Docker | Kubernetes | MLOps / LLMOps
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