Ingeniero de Base de Conocimiento e Inteligencia Artificial

¡Sé parte de Stefanini!​ En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.​ Responsabilidades y atribuciones Diseñar la estrategia de conocimiento e inteligencia artificial generativa para los agentes, incluyendo la arquitectura RAG, preparación y segmentación documental, selección y enrutamiento de modelos, evaluación de calidad, métricas de desempeño, optimización de costos y mecanismos de observabilidad. La persona será responsable de convertir las fuentes de conocimiento oficiales y los requerimientos de los casos de uso en una arquitectura técnica viable para agentes y experiencias conversacionales. Responsabilidades principales Diseñar la arquitectura conceptual de la base de conocimiento para los agentes. Definir la estrategia RAG, incluyendo: Ingesta documental. Extracción de contenido. Limpieza y normalización. Segmentación o chunking. Enriquecimiento con metadatos. Generación de embeddings. Indexación. Recuperación semántica e híbrida. Re-ranking. Citación y trazabilidad de fuentes. Definir los requisitos de calidad y estructura del contenido oficial. Diseñar mecanismos de versionamiento, publicación, despublicación y actualización de documentos. Definir estrategias para diferenciar contenido vigente, histórico, contradictorio o pendiente de aprobación. Diseñar la interacción entre la base de conocimiento, el moderador, los agentes y los modelos de lenguaje. Proponer criterios para la selección de modelos según complejidad, costo, latencia, precisión y criticidad. Diseñar reglas de enrutamiento entre modelos y agentes. Definir estrategias para optimizar: Consumo de tokens. Latencia. Costo por conversación. Reutilización de respuestas. Uso de caché. Tamaño y calidad del contexto. Definir métricas de evaluación de respuestas y recuperación: Precisión. Relevancia. Groundedness. Faithfulness. Cobertura. Tasa de abstención. Alucinaciones. Latencia. Costo. Diseñar casos y escenarios para evaluación técnica y funcional. Definir guardrails para respuestas, herramientas, datos sensibles y acciones de los agentes. Diseñar mecanismos de observabilidad para prompts, modelos, tokens, respuestas, fuentes y errores. Documentar los riesgos de uso de IA generativa y las restricciones de los modelos. Trabajar con el Arquitecto/a de Datos para definir dependencias y calidad de las fuentes. Trabajar con el Arquitecto/a de Integraciones para definir las capacidades y herramientas que podrán consumir los agentes. Participar en el diseño conceptual del moderador y la orquestación de agentes. Generar insumos para el backlog técnico y la fase posterior de implementación. Requisitos y calificaciones Requisitos técnicos Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial o carreras afines. Experiencia profesional en ingeniería de datos, IA, machine learning, búsqueda semántica o desarrollo de plataformas inteligentes. Experiencia práctica en: LLMs y aplicaciones de IA generativa. RAG. Embeddings. Bases vectoriales. Búsqueda semántica e híbrida. Prompt engineering. Evaluación de modelos y respuestas. Procesamiento documental. Conocimiento de Python y APIs de modelos de IA. Experiencia con bases de datos vectoriales o motores de búsqueda. Conocimiento de técnicas de chunking, metadata filtering, reranking y retrieval. Capacidad para diseñar métricas técnicas y funcionales de calidad. Conocimiento de observabilidad, trazabilidad y optimización de costos en soluciones de IA. Capacidad para documentar arquitecturas, experimentos, decisiones y criterios de evaluación. Deseable Experiencia con Azure OpenAI, Azure AI Search, Databricks, Microsoft Fabric, Amazon Bedrock, Vertex AI, OpenSearch, Elasticsearch, Pinecone, Weaviate u otras tecnologías equivalentes. Experiencia con LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel u otros frameworks. Conocimiento de agentes, tool calling, function calling y orquestación multiagente. Experiencia en OCR y procesamiento inteligente de documentos. Conocimiento de seguridad para LLMs y OWASP Top 10 for LLM Applications. Experiencia en diseño de asistentes virtuales o canales conversacionales. Informaciones adicionales ¿Buscas un lugar donde tus ideas brillen? Con más de 38 años y una presencia global, en Stefanini transformamos el mañana juntos. Aquí, cada acción cuenta y cada idea puede marcar la diferencia. Únete a un equipo que valora la innovación, el respeto y el compromiso. Si eres una persona disruptiva, te mantienes en aprendizaje continuo y la innovación está en tu ADN, entonces somos lo que buscas. ¡Ven y construyamos juntos un futuro mejor!