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Service Delivery Center, Desarrollador de IA - Senior
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La Oportunidad
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Desarrollador de IA SDC - Senior
Soporta la entrega de servicios de desarrollo de soluciones o infraestructura para iniciativas de IA/ML, aplicando una sólida capacidad técnica y experiencia práctica en ingeniería. Contribuye al diseño, desarrollo, entrega y mantenimiento de soluciones o infraestructura habilitadas por IA, alineándose a los estándares de ingeniería relevantes y a las expectativas de entrega del proyecto. Comprende los requisitos del usuario y ayuda a traducirlos en diseños técnicos sólidos y planes de implementación. Contribuye a la integración de capacidades de IA/ML en soluciones empresariales más amplias, con un enfoque en la calidad, escalabilidad y el impacto en el usuario.
Tus responsabilidades clave
- Desarrollar, probar, desplegar y dar soporte a soluciones de IA/ML, IA generativa y automatización inteligente listas para producción.
- Resolver problemas técnicos complejos en desarrollo, integración y soporte de producción a través de codificación, depuración, pruebas, resolución de problemas y remediación de diseño estructurado.
- Traducir los requisitos del usuario en diseños técnicos, APIs, flujos de trabajo y patrones de implementación que se puedan soportar.
- Construir e integrar componentes de soluciones de LLM, RAG y agentes en soluciones, aplicaciones y plataformas empresariales.
- Dar soporte a la entrega del proyecto a través de una ejecución disciplinada, estimación, documentación, comunicación de estado e identificación de riesgos.
- Participar en revisiones de diseño, proporcionando análisis de compensaciones reflexivos y aportaciones de implementación.
- Utilizar herramientas modernas de ingeniería de software asistidas por IA, como Claude Code, Codex o plataformas de codificación de agentes equivalentes, como parte de la entrega diaria de ingeniería para mejorar la velocidad de entrega, la calidad del código y la eficiencia de la ingeniería.
Requisitos mínimos
Habilidades de IA e Ingeniería
Fundamentos de IA Generativa
- Experiencia en el diseño, construcción y mantenimiento de aplicaciones de LLM listas para producción, incluyendo pipelines de extremo a extremo desde la ingesta de datos hasta la entrega de resultados del modelo (por ejemplo, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, etc.).
- Experiencia práctica demostrada en la construcción de sistemas de recuperación aumentada que fundamentan los resultados del modelo en fuentes de conocimiento empresariales, incluyendo estrategias de fragmentación (chunking), pipelines de incrustación y optimización de la recuperación (por ejemplo, LlamaIndex, LangChain, Pinecone, Weaviate, Azure AI Search, pgvector, etc.).
- Conocimiento técnico funcional de modelos de incrustación, búsqueda vectorial y patrones de recuperación semántica utilizados para fundamentar los resultados de LLM en fuentes de conocimiento empresariales (por ejemplo, OpenAI Embeddings, Azure AI Search, pgvector, etc.).
- Dominio de técnicas de ingeniería de prompts, incluyendo zero-shot, few-shot, chain-of-thought y diseño de salida estructurada, con la capacidad de evaluar iterativamente el rendimiento de los prompts de forma sistemática (por ejemplo, DSPy, PromptFlow, etc.).
Agentes y Ops de LLM
- Experiencia en el diseño y construcción de sistemas de agentes, incluyendo patrones de orquestación multi-agente, uso de herramientas y diseño de memoria a través de flujos de trabajo de uno o varios pasos (por ejemplo, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, NVIDIA NIM, etc.).
- Capacidad para depurar, solucionar problemas y remediar sistemas de agentes y de LLM en producción, incluyendo el diagnóstico de fallos en las capas de recuperación, orquestación y generación.
Ingeniería de Software
- Dominio práctico de ingeniería de software en Python, con la capacidad de escribir código limpio, modular y de calidad de producción para pipelines de LLM y aplicaciones de agentes.
- Experiencia trabajando con conjuntos de datos estructurados y no estructurados para soportar el desarrollo de aplicaciones de LLM, incluyendo curación de datos, preparación y validación de calidad para entradas y respuestas del modelo.
- Familiaridad funcional con patrones de API RESTful y basados en eventos, incluyendo flujos de trabajo asíncronos, límites de servicio e integración de fuentes de datos empresariales para exponer capacidades de agentes y de LLM.
- Comprensión práctica de conceptos de contenedorización y orquestación para empaquetar y desplegar aplicaciones de LLM en entornos de nube (por ejemplo, Docker, Kubernetes, Azure Container Apps, AWS ECS, etc.).
- Comprensión de las mejores prácticas de ingeniería de software aplicadas a sistemas de ML, incluyendo diseño de código modular, patrones de prueba para pipelines de IA y validación de calidad de datos.
- Familiaridad con la monitorización de datos y la observabilidad de datos en entornos de nube (Open Telemetry, Azure Application Insights, etc.).
- Exposición a prácticas de CI/CD y operacionalización para sistemas de IA, incluyendo despliegue de modelos y flujos de trabajo, versionado, promoción de entornos y soporte de lanzamientos en entornos de nube o contenerizados.
Para calificar para el puesto, debes tener
- Un título de grado o máster
- Mínimo de 2 años de experiencia laboral relacionada en ingeniería aplicada, incluyendo experiencia significativa en roles de ingeniería de IA/ML
- Comunicación clara, capaz de explicar el comportamiento complejo de sistemas de IA y las compensaciones a partes interesadas técnicas y no técnicas, incluyendo riesgos y cumplimiento.
- Fuerte sentido de propiedad y responsabilidad, asumiendo la responsabilidad de los sistemas de IA desde el diseño hasta la producción y la resolución de problemas.
- Capacidad para operar eficazmente a medida que evolucionan los requisitos, las regulaciones y las tecnologías.
- Colaborativo y multifuncional, trabajando estrechamente con equipos de ingeniería, producto y otros.
Idealmente, también tendrás
- Colaborar con equipos de Desarrollo, Ingeniería, Producto, Datos, Arquitectura y liderazgo de proyectos para entregar capacidades de IA de alto valor.
- Capacidad para construir y mantener pipelines de observabilidad de modelos, incluyendo el seguimiento de cadenas de razonamiento de agentes multi-paso, detección de degradación de salida y monitorización de deriva de comportamiento en producción (por ejemplo, LangSmith, Arize, Datadog, Azure Monitor, etc.).
- Familiaridad con enfoques de ajuste fino de LLM, incluyendo ajuste de instrucciones y optimización de preferencias, con una comprensión de cuándo el ajuste fino es apropiado en comparación con las soluciones basadas en prompts (por ejemplo, LoRA, QLoRA, PEFT, NeMo Framework, etc.).
- Familiaridad con principios de IA responsable, incluyendo evaluación de sesgos y equidad, diseño con intervención humana (human-in-the-loop) y enfoques de explicabilidad en contextos de servicios financieros.
- Familiaridad con el diseño de pipelines de datos para cargas de trabajo de IA, incluyendo ingesta, transformación y validación de calidad.
- Familiaridad con plataformas basadas en la nube para construir, entrenar y desplegar soluciones escalables de LLM (por ejemplo, Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI, etc.).
- Familiaridad con herramientas de ingeniería de software asistidas por IA para acelerar el desarrollo, la implementación y las prácticas de revisión de código (por ejemplo, Claude Code, GitHub Copilot, Codex, etc.).
Sólida base en los fundamentos tradicionales de IA/ML y deep learning, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, ingeniería de características, evaluación de modelos, arquitecturas de redes neuronales y compensaciones de entrenamiento, con la capacidad de aplicar estos conceptos al dar forma a soluciones de IA empresariales.
Lo que te ofrecemos
En EY, te desarrollaremos con habilidades orientadas al futuro y te equiparemos con experiencias de clase mundial. Te empoderaremos en un entorno flexible y potenciaremos tus extraordinarios talentos en una cultura diversa e inclusiva de equipos globalmente conectados. Obtén más información eur01.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.ey.com%2Fen_gl%2Fcareers&data=05%7C02%7Cdeborah.compagner%40ey.com%7C41999b589ae04d7f6b8a08dd04d62e9a%7C5b973f9977df4bebb27daa0c70b8482c%7C0%7C0%7C638672040144488329%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=Mb96MEoh9R3oQ1cGLr73tEDtKTSUYCyfOhCZ%2BmMHY9w%3D&reserved=0.
- Ofrecemos un paquete integral de compensación y beneficios donde serás recompensado según tu desempeño y reconocido por el valor que aportas al negocio. El rango salarial base para este puesto en todas las ubicaciones geográficas en EE. UU. es de $65,500 a $134,000. El rango salarial base para el Área Metropolitana de la Ciudad de Nueva York, el Estado de Washington y California (excluyendo Sacramento) es de $78,600 a $152,100. Los salarios individuales dentro de esos rangos se determinan a través de una amplia variedad de factores, que incluyen, entre otros, la educación, la experiencia, el conocimiento, las habilidades y la geografía. Además, nuestro paquete de Compensación Total incluye cobertura médica y dental, planes de pensión y 401(k), y una amplia gama de opciones de tiempo libre remunerado.
- Únete a nosotros en nuestro modelo híbrido liderado por el equipo y habilitado por los líderes. Nuestra expectativa es que la mayoría de las personas en roles externos de servicio al cliente trabajen juntas en persona un 40-60% del tiempo durante un compromiso, proyecto o año.
- Bajo nuestra política de vacaciones flexibles, tú decidirás cuántos días de vacaciones necesitas según tus circunstancias personales. También se te otorgarán días libres para Días Festivos Pagados de EY, descansos de invierno/verano, cuidados personales/familiares y otras licencias cuando sea necesario para apoyar tu bienestar físico, financiero y emocional.
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EY acepta solicitudes para este puesto de forma continua.
Para aquellos que viven en California, haz clic aquí eur01.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.ey.com%2Fen_us%2Flegal-and-privacy%2Ffair-chance-ordinance&data=05%7C02%7CKatie.Fusco%40ey.com%7Ca854c911111641604b1908dcbae61395%7C5b973f9977df4bebb27daa0c70b8482c%7C0%7C0%7C638590744554256267%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJWIjoiMC4wLjAwMDAiLCJQIjoiV2luMzIiLCJBTiI6Ik1haWwiLCJXVCI6Mn0%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=OMroKPwn6YEFe32dLGrEivljaobbnMbqSwp4tFRvnfc%3D&reserved=0 para obtener información adicional.
EY se enfoca en altos estándares éticos e integridad entre sus empleados y espera que todos los candidatos demuestren estas cualidades.
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