Buscamos un Ingeniero IA Semi Senior con interés en diseñar, desarrollar y desplegar soluciones de Inteligencia Artificial (Machine Learning y GenAI) para modernizar y potenciar el ecosistema de software de Sintad (SCE y SUMAX). El AI Engineer Semi-Senior será una pieza clave en un equipo de alto rendimiento, encargado de construir desde pipelines de extracción documental y chatbots con RAG híbrido y modelos de Machine Learning operando en infraestructuras Cloud (GCP/AWS) bajo estrictos criterios de eficiencia, escalabilidad y control de costos (FinOps)

- Responsabilidades Principales:

El candidato participará activamente en los siguientes proyectos estratégicos: Procesamiento Documental Inteligente (SUMAX DMS): Desarrollar y mantener pipelines de ingesta, clasificación (OCR avanzado) y extracción de datos orientados a pares llave-valor (Vertex AI, AWS Textract) bajo arquitecturas Serverless.

Machine Learning y Detección de Anomalías: Implementar y entrenar modelos híbridos (Isolation Forest, XGBoost) para la detección de fraudes y discrepancias en tiempo real, procesando datos desde bases de datos transaccionales mediante Change Data Capture (CDC).

Desarrollo GenAI y RAG Híbrido: Evolucionar asistentes conversacionales (Chatbots) integrando bases de datos vectoriales y Grafos de Conocimiento (Knowledge Graphs) para resolver razonamientos complejos ("multi-hop"), optimizando el uso de LLMs (Gemini, Claude, etc.).

Arquitectura y LLMOps: Colaborar en el despliegue de pasarelas de IA (Gateways), gestión de prompts, observabilidad (Langfuse) y aplicación de guardrails de seguridad para evitar fugas de información.

MLOps y Ciclo de Vida de Modelos: Empaquetar, desplegar (Docker/Kubernetes/Cloud Run)



y monitorear modelos en producción utilizando estrategias Champion-Challenger para asegurar cero tiempo de inactividad (Zero Downtime).

Optimización de Costos (FinOps): Evaluar constantemente el consumo de tokens, uso de inferencia y costos de infraestructura (GCP vs AWS) para maximizar el ROI de los proyectos de IA.

- Requisitos Técnicos (Hard Skills) Experiencia requerida:

3 a 5 años en desarrollo de software, con al menos 2 años de experiencia directa en roles de Data Science, Machine Learning Engineering o AI Engineering. Lenguajes de Programación: Dominio de Python (FastAPI es indispensable) y conocimientos sólidos en SQL/NoSQL. Se valorará conocimiento en Java (SpringBoot) para integración con el equipo de backend de SUMAX.

Inteligencia Artificial y GenAI: Experiencia práctica con LLMs comerciales (Google Gemini, OpenAI, Anthropic) y Open Source (Mistral, DeepSeek). Desarrollo de sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), uso de LangChain, LlamaIndex o frameworks similares. Conocimientos en NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) y algoritmos clásicos de ML (XGBoost, Random Forest, etc.).

Cloud Computing e Infraestructura: Experiencia intermedia/avanzada en Google Cloud Platform (GCP) (Vertex AI, Cloud Run, BigQuery) y/o AWS (Bedrock, Sagemaker, Lambda, S3). Conocimiento en arquitecturas Serverless y orientadas a eventos.





DevOps / MLOps: Manejo de contenedores (Docker) y familiaridad con orquestadores (Kubernetes). Conocimiento en versionado de modelos (Model Registry) y pipelines CI/CD.

Bases de Datos: Experiencia con bases de datos relacionales (PostgreSQL/MySQL), bases de datos vectoriales y nociones de Bases de Datos de Grafos (Neptune, Neo4j).

- Requisitos Deseables (Nice-to-have)

Conocimiento del negocio de Comercio Internacional. Experiencia integrando soluciones modernas con sistemas legacy o ERPs tradicionales. Nociones de arquitecturas Multi-tenant y seguridad a nivel de fila (RLS). Familiaridad con el ecosistema de frontend contemporáneo (Angular o Microfrontends) para facilitar la comunicación con los desarrolladores Fullstack.
- Competencias y Habilidades Blandas (Soft Skills)

Mentalidad FinOps: Consciencia del costo de la nube. Capacidad para diseñar soluciones que no solo funcionen, sino que sean financieramente viables a escala. Adaptabilidad Tecnológica: Evitar el vendor lock-in; disposición para saltar de GCP a AWS según las necesidades de costo/beneficio del proyecto. Resolución de Problemas Complejos: Capacidad para investigar e implementar papers recientes o nuevas herramientas open-source en un entorno de rápida evolución. Trabajo en Equipo: Excelente disposición para trabajar en una célula pequeña (ágil) bajo el liderazgo de un Tech Lead exigente, colaborando fluidamente.

- Inglés intermedio, principalmente para lectura de documentación técnica.

Capacidad para comprender documentación, tutoriales y recursos técnicos en inglés. La capacidad de comunicarse verbalmente en inglés será valorada,

📌 Ingeniero IA Semi-Senior (Pueblo Libre)
🏢 SINTAD
📍 Pueblo Libre