Desarrollador(a) junior en inteligencia artificial (ia/ml)

Descripción General
Se busca un(a) Desarrollador(a) Junior en Integración y Orquestación de Modelos de Lenguaje (LLMs) para apoyar la construcción de soluciones basadas en inteligencia artificial dentro de una plataforma tecnológica de próxima generación.

El cargo está orientado al desarrollo y la integración de componentes de IA generativa, priorizando la orquestación de modelos de lenguaje, la creación de entornos de conocimiento estructurado y la implementación de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation).

El profesional seleccionado trabajará bajo la orientación técnica del Arquitecto de IA, participando en la implementación práctica de flujos inteligentes y agentes conversacionales mediante el uso de frameworks especializados y APIs de modelos de lenguaje.

Responsabilidades Principales
• Implementar flujos de orquestación de LLMs utilizando frameworks como CrewAI, LangGraph, Lindy, Autogen o LlamaIndex.
• Diseñar e implementar knowledge banks o bases de conocimiento estructuradas para el uso de modelos de inteligencia artificial.
• Desarrollar e integrar arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) que combinen contextos de datos internos con modelos de lenguaje.
• Implementar y consumir APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, u otros) desde aplicaciones backend o servicios intermedios.
• Integrar los resultados de los modelos de IA en aplicaciones existentes, en coordinación con el equipo de desarrollo.
• Mantener documentación técnica actualizada sobre flujos, dependencias y configuraciones implementadas.


Requisitos Técnicos
Lenguajes de programación:
• Python y/o NodeJS (indispensable experiencia práctica en al menos uno).
Orquestación y frameworks de IA:
• Familiaridad con frameworks de orquestación de agentes o flujos de IA (CrewAI, LangGraph, Lindy, Autogen, LlamaIndex).
• Conocimientos básicos de APIs REST, estructuras JSON y gestión de tokens.
Arquitecturas de integración:
• Comprensión general de las arquitecturas RAG y técnicas de búsqueda semántica.
• Experiencia con embeddings y herramientas para indexación o recuperación de conocimiento.
Entornos y herramientas:
• Manejo de Git y plataformas de control de versiones (GitHub o GitLab).
• Conocimientos básicos de contenedores (Docker) y entornos virtuales.
• Familiaridad con servicios en la nube (AWS, Azure o Google Cloud) es deseable.

Profesional

Universitaria

Ingenierìa De Software

2 años de experiencia

1 Vacante