INGENIERIO/A DE SOFTWARE IA- PYTHON | PRESENCIAL LEÓN- GUANAJUATO

Ingeniero de Software IA - Python ( Presencial León Guanajuato)

Estamos en búsqueda de un Ingeniero Senior de IA Aplicada, con experiencia diseñando, desarrollando e implementando soluciones empresariales basadas en modelos de lenguaje (LLMs), integración de datos y automatización de procesos.

Modalidad: Presencial (León Guanajuato)

Horario: Lunes a Viernes

Ofrecemos: Prestaciones de Ley + Prestaciones superiores a la Ley

Requisitos

• Experiencia profesional a partir de 5 años en desarrollo de software, ingeniería de datos o ciencia de datos.
• Al menos 2 años implementando soluciones de Inteligencia Artificial.
• Participación comprobable en al menos una solución de IA en producción.
• Experiencia integrando información de diferentes fuentes y sistemas empresariales.
• Implementación de LLMs comerciales mediante APIs.
• Experiencia desplegando modelos locales como Qwen, Llama, Mistral o Gemma (al menos una familia).
• Dominio de Python, SQL, APIs REST, Git y pruebas automatizadas.

Conocimientos técnicos indispensables

• Prompt Engineering, JSON Schema y Function Calling.
• Integración de bases de datos, APIs y archivos JSON, CSV, Excel y XML.
• Normalización, transformación y validación de datos.
• Orquestación de flujos de IA y ejecución de tareas de múltiples pasos.
• Implementación de reglas de negocio, cálculos y validaciones.
• Evaluación de resultados, métricas de calidad y control de alucinaciones.
• Trazabilidad, seguridad y protección de información confidencial.

Conocimientos deseables

RAG, Embeddings, bases de datos vectoriales, OCR, modelos multimodales, Qwen-VL, ETL/ELT, LoRA/QLoRA, MLOps, LLMOps y plataformas Cloud.

Se valorará experiencia en soluciones de análisis financiero, scoring o evaluación de riesgo crediticio.

Principales responsabilidades

• Diseñar e implementar soluciones empresariales utilizando LLMs, herramientas y reglas de negocio.
• Integrar información estructurada y no estructurada de distintas fuentes.
• Seleccionar modelos considerando calidad, privacidad, costo y latencia.
• Implementar procesos automatizados, validaciones y mecanismos de revisión humana.
• Colaborar con especialistas del cliente para traducir requerimientos de negocio a soluciones técnicas.
• Evaluar, monitorear y asegurar la confiabilidad de las soluciones implementadas.