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¿Liderarás la transformación de la IA Generativa en la industria financiera?
Buscamos un Lider Tecnico IA con 6+ años de experiencia en ingeniería de software y más de un año implementando soluciones productivas con LLMs.
Tu resistente debe ser la integración de APIs de modelos, arquitecturas RAG, orquestación de agentes y prácticas de LLMOps sobre entornos empresariales.Diseñarás soluciones de IA generativa a escala real para el sector financiero y asegurador.
Es una oportunidad única para liderar sistemas productivos con gobierno corporativo, trazabilidad y un impacto técnico directo en la industria.ResponsabilidadesDiseñar arquitecturas de referencia para soluciones con LLMs, incluyendo sistemas RAG, agentes con herramientas y flujos de orquestación multi-agente.Definir la estrategia de evaluación de modelos a través de datasets de prueba, métricas de calidad, detección de alucinaciones y regresión de prompts.Establecer el gobierno de IA mediante la definición de niveles de autonomía, aprobación humana en acciones críticas,



auditoría y cumplimiento regulatorio.Integrar soluciones de IA con plataformas empresariales utilizando APIs, pipelines CI/CD, repositorios de código y sistemas legacy.Seleccionar modelos y proveedores evaluando criterios de costo, latencia y calidad bajo un enfoque de build vs. buy.Liderar técnicamente a ingenieros de IA elevando el estándar de la práctica con playbooks y plantillas reutilizables.Presentar decisiones de arquitectura de alto nivel ante comités técnicos y ejecutivos del cliente.RequisitosFormación: Titulado en Ingeniería de Sistemas, Computación, Ciencia de Datos o carreras afines.Experiencia: 6+ años de experiencia en ingeniería de software, con al menos un año diseñado y llevando a producción soluciones con LLMs en entornos empresariales.Conocimientos TécnicosUso avanzado de APIs de modelos (Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI) más allá de chat: function calling, structured outputs y agent loops.Diseño e implementación de arquitecturas RAG utilizando bases vectoriales (pgvector, Azure AI Search, Pinecone o similares).
Frameworks de orquestación de agentes como LangChain/LangGraph, Semantic Kernel o desarrollo directo sobre SDKs (diferencial: Model Context Protocol - MCP).
Prácticas de LLMOps: versionamiento de prompts, evals automatizadas, monitoreo de costo por transacción y drift detection.Arquitectura de software empresarial: microservicios, arquitecturas event-driven y patrones de integración.Nube Azure (AKS, Azure DevOps).
Dominio sólido de Python; deseable conocimiento en Java/Spring Boot.
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CondicionesDebes estar ubicado en Medellín para trabajar de manera hibrida.Contrato a término indefinido o Contractor¡Queremos relaciones a largo plazo y que seas parte de nuestra familia por mucho tiempo!
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