Niveles: Senior

Periodo: Hasta dic 2026 con posibilidad de renovación

Modalidad: Remoto con flexibilidad

Horario: 08:30am a 06:30pm

1. Data Context Engineer

Cantidad: 1

Objetivo del rol

Diseñar, construir y mantener el contexto de las aplicaciones y del negocio que será utilizado por los agentes para generar respuestas y soluciones más precisas y confiables.

Este rol será responsable de convertir información dispersa —código, documentación, arquitectura, APIs, bases de datos, Jira, repositorios y conocimiento de los equipos— en información estructurada y recuperable por los agentes.

Responsabilidades principales

- Diseñar el Application Context de las aplicaciones.
- Identificar las fuentes de información relevantes para cada aplicación.
- Diseñar estrategias de ingesta y procesamiento de información.
- Construir y mantener Knowledge Bases.
- Diseñar arquitecturas de RAG.
- Implementar estrategias de embeddings y búsqueda semántica.
- Trabajar con vector databases y motores de búsqueda.
- Integrar fuentes como:
- Código fuente.
- Documentación.
- Arquitectura.
- APIs.
- Bases de datos.
- Jira.
- Repositorios Git.
- Diagramas.
- Documentación funcional.
- Reglas de negocio.
- Información operativa.
- Diseñar metadata y mecanismos de clasificación y tagging.
- Definir qué información debe ser accesible para cada agente.
- Diseñar mecanismos para segmentar el conocimiento por aplicación, dominio o capacidad.
- Mantener actualizado el contexto cuando evolucionan las aplicaciones.




- Evaluar la calidad del contexto entregado a los agentes.
- Identificar información faltante que pueda afectar la calidad de las respuestas.
- Trabajar con arquitectos y expertos de las aplicaciones para capturar conocimiento técnico y de negocio.
- Diseñar mecanismos para incorporar el conocimiento de las "manos extendidas" de las aplicaciones.
- Trabajar con el Agent Developer Engineer para optimizar el contexto que utilizan los agentes.

Perfil esperado

- Experiencia en Data Engineering, AI Engineering o ML Engineering.
- Conocimientos sólidos de Python.
- Experiencia con RAG.
- Experiencia con embeddings.
- Conocimiento de vector databases.
- Experiencia con búsqueda semántica.
- Conocimiento de LLMs.
- Conocimiento de arquitecturas agentic.
- Experiencia con Azure y/o AWS.
- Experiencia trabajando con datos estructurados y no estructurados.
- Conocimiento de APIs y sistemas distribuidos.
- Capacidad para integrar múltiples fuentes de información.
- Conocimiento de estrategias de chunking, metadata, retrieval y ranking.
- Capacidad para medir y mejorar la calidad del contexto.

Valor esperado para la Fábrica El Data Context Engineer será responsable de construir una de las capacidades fundamentales de la Fábrica: Los agentes no pueden generar software de calidad si no tienen acceso al contexto correcto.

Por esto, este perfil permitirá evolucionar desde agentes genéricos hacia agentes especializados que conocen el contexto real de cada aplicación y dominio.

📌 Data Context Engineer senior - banca (Lima)
🏢 Synopsis
📍 Lima