Líder Técnico, Inteligencia Artificial

Diseñar 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 mediante datasets de prueba, métricas de calidad, detección de alucinaciones y regresión de prompts Establecer el gobierno de IA mediante niveles de autonomía, aprobación humana en acciones críticas, auditoría y cumplimiento regulatorio Integrar soluciones de IA con plataformas empresariales usando APIs, pipelines CI/CD, repositorios de código y sistemas legacy Seleccionar modelos y proveedores evaluando costo, latencia y calidad bajo un enfoque de build vs. buy Liderar técnicamente a ingenieros de IA mediante playbooks y plantillas reutilizables Presentar decisiones de arquitectura de alto nivel ante comités técnicos y ejecutivos del cliente Diseñar soluciones de IA generativa a escala para los sectores financiero y asegurador Requirements Titulado en Ingeniería de Sistemas, Computación, Ciencia de Datos o carreras afines 6+ años de experiencia en ingeniería de software Al menos un año diseñando y llevando a producción soluciones con LLMs en entornos empresariales Uso avanzado de APIs de modelos como Anthropic, OpenAI y Azure OpenAI, incluyendo function calling, structured outputs y agent loops Diseño e implementación de arquitecturas RAG con bases vectoriales como pgvector, Azure AI Search, Pinecone o similares Experiencia con frameworks de orquestación de agentes como LangChain/LangGraph, Semantic Kernel o desarrollo directo sobre SDKs Conocimiento diferencial de 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, incluyendo AKS y Azure DevOps Dominio sólido de Python Conocimiento en Java/Spring Boot deseable Debes estar ubicado en Medellín para trabajar de manera híbrida Core Competencies Demonstrates expertise in designing and implementing AI solutions with LLMs, including RAG architectures and integration with enterprise platforms. Proficient in evaluating models, ensuring compliance, and leading technical teams in the development of scalable generative AI solutions for the financial and insurance sectors. Highest-signal resume keywords LLM Design and Production API Integration RAG Architecture Implementation Azure Cloud Proficiency Python Programming ATS Optimization Keywords Hard Skills LLM Design RAG Architecture API Usage Python Java Microservices Event-Driven Architecture LLMOps Practices Model Evaluation Cost Monitoring Soft Skills Technical Leadership Communication Collaboration Industry Keywords Generative AI Financial Sector Insurance Sector Compliance Model Context Protocol Tools & Technologies Azure DevOps AKS LangChain Semantic Kernel Pgvector Pinecone OpenAI API Anthropic API Azure AI Search #J-*-Ljbffr