Propósito del cargoDiseñar, construir e integrar soluciones de Inteligencia Artificial que impulsen la productividad y la innovación en Latamready. El rol es responsable de llevar a producción agentes basados en LLMs, pipelines RAG, automatizaciones con IA e integraciones con APIs de proveedores líderes, asegurando calidad, seguridad y mantenibilidad en un entorno de adopción temprana.

Principales responsabilidades· Diseñar e implementar agentes de IA y aplicaciones basadas en modelos de lenguaje (LLMs) orientados a casos de uso internos y de producto.

· Construir e integrar pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation): indexación, embeddings, retrieval y orquestación de respuestas.

· Integrar APIs de proveedores de IA (OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI u otros) en sistemas y productos de Latamready.

· Desarrollar herramientas internas basadas en IA (asistentes, copilots, utilidades de productividad) en coordinación con los equipos de producto y desarrollo.

· Implementar automatizaciones con componente de IA, desde prototipos hasta soluciones en producción con monitoreo básico.

· Definir y aplicar buenas prácticas de prompt engineering, evaluación de calidad de respuestas y control de costos de inferencia.

· Colaborar con el perfil analítico en la instrumentación de métricas de desempeño de los modelos y agentes desplegados.

· Documentar arquitecturas, decisiones técnicas y guías de uso para facilitar la adopción interna y la continuidad del conocimiento.

Conocimientos y habilidades requeridas· Experiencia sólida en Python aplicado a desarrollo de software e integración de APIs.

· Manejo práctico de APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Google Gemini u equivalentes) y de sus SDKs.

· Conocimiento de frameworks de orquestación de agentes y LLMs (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel u otros similares).





· Experiencia construyendo o manteniendo pipelines RAG: embeddings, bases vectoriales (Pinecone, Chroma, pgvector, Weaviate, etc.) y retrieval.

· Familiaridad con APIs REST, autenticación (OAuth, API keys) y patrones de integración backend.

· Conocimientos de control de versiones (Git), entornos virtuales y prácticas básicas de CI/CD.

· Capacidad para diseñar prompts, cadenas de prompts y evaluaciones simples de calidad de salida de modelos.

· Comprensión de consideraciones de seguridad, privacidad de datos y costos al consumir servicios de IA en la nube.

Conocimientos deseables· Experiencia con TypeScript/Node.js o un segundo lenguaje backend además de Python.

· Conocimiento de infraestructura cloud (AWS, Azure o GCP) y despliegue de servicios containerizados (Docker).

· Familiaridad con fine-tuning, evaluación de modelos o herramientas de observability para LLMs (LangSmith, Helicone, Phoenix, etc.).

· Experiencia previa en empresas de software, SaaS o consultoría tecnológica.

Perfil personal / soft skills· Autonomía y proactividad para proponer soluciones en un entorno aún en construcción, sin esperar procesos totalmente definidos.

· Comunicación clara con perfiles no técnicos (producto, operaciones, liderazgo) para traducir capacidades de IA en valor de negocio.

· Orientación a la entrega incremental: preferencia por prototipos funcionales y aprendizaje rápido sobre diseños perfectos en el papel.

· Colaboración genuina con analistas de datos y especialistas de automatización; disposición a documentar y compartir conocimiento.

Experiencia requeridaEntre 3 y 5 años de experiencia competente en desarrollo de software, de los cuales al menos 1 a 2 años trabajando de forma directa con LLMs, APIs de IA, agentes o sistemas de recuperación aumentada (RAG). Se valora experiencia en startups o empresas de software en etapas de adopción temprana de IA.

📌 AI Engineer Semi-Senior (Lima)
🏢 LatamReady | Oracle NetSuite Solution Provider | Official Partner
📍 Lima