Estados Unidos
Be Structured Technology Group
Aviso, LLC
Ingeniero de Implementación de IA
Estados Unidos
Fremont, California, United States
AWS
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción del puesto
Buscamos un Staff IT AI Implementation Engineer para liderar la arquitectura, el despliegue y la supervisión operativa de nuestro ecosistema de IA empresarial. Situado en la intersección entre la ejecución técnica práctica y la gobernanza estratégica, este puesto es fundamental para crear soluciones de IA listas para producción, automatizar flujos de trabajo interdepartamentales y definir estándares de adopción de IA responsable en toda la organización.
El candidato ideal disfruta ofreciendo integraciones de IA escalables mientras actúa como asesor de confianza para ayudar a las unidades de negocio a comprender, desplegar y maximizar el valor de la inteligencia artificial de forma segura.
Responsabilidades principales
- Administración de la plataforma de IA: Gestionar las plataformas de IA empresariales (incluyendo LLMs de vanguardia como Claude Enterprise y ChatGPT Enterprise), garantizando controles de acceso seguros y una coordinación fluida con la infraestructura de TI.
- Automatización de flujos de trabajo y desarrollo de agentes: Diseñar, construir, desplegar y mantener agentes de IA personalizados y flujos de trabajo automatizados para resolver desafíos empresariales, cumpliendo con los estándares de seguridad de TI.
- Asesoramiento interdepartamental: Actuar como punto de contacto principal para las solicitudes de IA en todas las unidades de negocio. Colaborar con las partes interesadas para evaluar la viabilidad, definir los requisitos técnicos y realizar implementaciones listas para producción.
- Gobernanza y cumplimiento de seguridad: Colaborar con el equipo de Seguridad de TI y la dirección para establecer, implementar y hacer cumplir marcos de gobernanza de IA y políticas de uso aceptable.
- Evaluación de proveedores y herramientas: Revisar y evaluar herramientas, servicios y lanzamientos de plataformas de IA emergentes junto con Seguridad de TI para ofrecer recomendaciones de adopción o integración.
- Capacitación y formación: Desarrollar directrices interdepartamentales, mejores prácticas y programas de formación para apoyar un uso de la IA seguro, conforme a la normativa y eficaz.
- Optimización de rendimiento y costes: Realizar un seguimiento de las métricas de uso de la plataforma, supervisar las asignaciones de costes y presentar información operativa y estrategias de optimización a la dirección.
- Revisiones de seguridad: Garantizar que todos los agentes, servidores MCP, integraciones y conexiones de datos se sometan a una rigurosa revisión de Seguridad de TI antes de su despliegue, manteniendo los principios de acceso con privilegios mínimos.
Cualificaciones clave
- Experiencia: 3+ años de experiencia en ingeniería de software, ciencia de datos, ingeniería de ML o IA aplicada (o 2+ años especializados en la creación de aplicaciones de LLM para producción).
- Integración de modelos de IA: 1–3 años de experiencia práctica trabajando con servicios de IA de vanguardia, LLMs o desarrollo de agentes.
- Arquitectura de agentes: Capacidad demostrada para crear agentes de IA utilizando llamadas a herramientas/funciones, integraciones de API y marcos de Model Context Protocol (MCP).
- Canalizaciones RAG: Competencia técnica en arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), incluyendo embeddings, bases de datos vectoriales, estrategias de fragmentación y evaluación de recuperación.
- Evaluación de LLM: Experiencia práctica en la evaluación del rendimiento de LLM utilizando conjuntos de pruebas, marcos de LLM-as-judge y pruebas de regresión de prompts.
- Ingeniería de prompts y contexto: Experiencia avanzada en ingeniería de prompts de nivel de producción y optimización de contexto.
- Estándares de seguridad de IA: Sólido conocimiento de las amenazas de seguridad específicas de la IA (por ejemplo, inyección de prompts, fuga de datos, manejo de PII) y familiaridad con el OWASP Top 10 para LLMs.
- Despliegue y servicios gestionados: Experiencia en la contenedorización de aplicaciones de IA, gestión de modelos autoalojados/servidos y utilización de servicios de IA en la nube (por ejemplo, AWS Bedrock, Azure OpenAI/AI Foundry, Google Vertex AI).
- Marcos de gobernanza: Familiaridad con prácticas de IA responsable y modelos de gobernanza (como NIST AI RMF o ISO/IEC 42001).
- Comunicación y colaboración: Historial demostrado de colaboración entre unidades de negocio y capacidad para traducir conceptos técnicos complejos para partes interesadas no técnicas.
Cualificaciones preferentes
Certificaciones
- Anthropic Claude Certified Associate / Developer
- AWS Certified AI Practitioner o AWS Certified Generative AI Developer
- Microsoft Azure AI Fundamentals
- CompTIA AI+ o credencial equivalente independiente del proveedor
- Marcos y orquestación: Experiencia con herramientas de orquestación de agentes (por ejemplo, LangChain, LangGraph, AutoGen).
- Observabilidad: Experiencia en el uso de plataformas de observabilidad y seguimiento de costes de LLM (por ejemplo, LangSmith).
- Plataformas de automatización: Familiaridad con herramientas de automatización de flujos de trabajo (por ejemplo, Power Automate, n8n, Zapier).
- Personalización de modelos: Experiencia práctica con marcos de ajuste fino o despliegue local (por ejemplo, Ollama, OpenWebUI).
Cultura y beneficios de la empresa
Fomentamos una cultura colaborativa e innovadora centrada en el crecimiento continuo, la mentoría interdepartamental y la tecnología transformadora.
Ofrecemos un paquete de beneficios integral diseñado para apoyar el bienestar completo de los empleados, incluyendo:
- Cobertura sanitaria competitiva médica, dental y oftalmológica
- Planes de ahorro para la jubilación con aportaciones de la empresa
- Protección por incapacidad a corto y largo plazo
- Programas de tiempo libre remunerado, festivos y permiso parental
- Programas de bienestar e iniciativas dedicadas al desarrollo profesional
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