Intelligent Audit

Ingeniero de Plataforma de IA

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Sobre la oportunidad

Título del puesto: Ingeniero de Plataforma de IA

El Ingeniero de Plataforma de IA es un miembro de nivel inicial del equipo de Plataforma y Capacitación de IA, que ayuda a construir, implementar y ejecutar herramientas de IA utilizadas en todo Intelligent Audit. Como primera contratación del equipo, trabajará directamente con su líder para desarrollar agentes de IA y automatizaciones que escriban código, clasifiquen tickets, supervisen sistemas y mejoren los flujos de trabajo empresariales.

Este puesto trabaja en estrecha colaboración con el líder del equipo para ofrecer soluciones de IA impactantes mientras desarrolla las habilidades y la experiencia necesarias para asumir una mayor responsabilidad a medida que el equipo crece.

Qué harás

Reporta a: Ingeniero Jefe de Plataforma de IA

Se podrán realizar adaptaciones razonables para permitir que las personas con discapacidad realicen las funciones esenciales. Se espera que la persona en este puesto, de forma regular:

Lunes a viernes

Intelligent Audit es una empresa de tecnología de auditoría de transporte y análisis de negocio en rápido crecimiento que ayuda a nuestros clientes a realizar envíos de forma más inteligente, permitiéndoles enviar productos a sus clientes de manera más rápida, económica y con menos excepciones en las entregas. Utilizamos big data, automatización y análisis avanzado para ayudar a nuestros clientes a eliminar ineficiencias en su gasto global de transporte.

  1. Construir y mejorar agentes de IA y automatizaciones para equipos como Finanzas, Operaciones y Atención al Cliente, trabajando con el líder del equipo en las prioridades y la implementación.
  1. Prototipar flujos de trabajo de IA, probar sus resultados y utilizar datos para demostrar dónde ahorran tiempo o mejoran los resultados antes de un despliegue más amplio.
  1. Desarrollar aplicaciones en Python, APIs y scripts que conecten herramientas de IA a sistemas internos a través de APIs y servidores MCP.
  1. Ayudar a construir y mejorar la infraestructura de IA detrás de la automatización de IA, con la orientación del líder del equipo.
  1. Probar y revisar el código generado por IA y la salida del modelo, y seguir las prácticas establecidas de seguridad, privacidad, control de acceso y manejo de datos.
  1. Documentar flujos de trabajo, prompts y procedimientos operativos, y compartir ejemplos que ayuden a los colegas a utilizar las herramientas de IA de manera efectiva.
  1. Construir y gestionar flujos de trabajo multi-agente y tareas de codificación asistida por agentes, verificando los resultados y comunicando dudas o riesgos al líder del equipo.
  1. Ayudar a implementar y ejecutar servicios de IA utilizando Docker, Linux y tuberías de CI/CD existentes, aprendiendo herramientas como GitHub Actions y Jenkins con el apoyo del líder del equipo.
  1. Ayudar a configurar la supervisión y las alertas para los servicios del equipo; leer registros, investigar fallos e implementar correcciones revisadas con orientación.
  1. Trabajar con colegas para comprender las necesidades de automatización, comunicar el progreso, gestionar tareas competitivas y mejorar las soluciones a través de la retroalimentación.

Qué aportarás

  1. Habilidades de trabajo en Python y algo de scripting en shell, demostradas a través de cursos, prácticas o proyectos personales.
  1. Experiencia práctica utilizando LLMs o APIs de IA para construir una herramienta, proyecto o solución de hackathon.
  1. Comprensión de las prácticas básicas de desarrollo de software, incluyendo pruebas, Git, documentación y revisión de código, y disposición para profundizar en estas habilidades.
  1. Experiencia práctica en la gestión de flujos de trabajo multi-agente, incluyendo proyectos de codificación asistida por agentes, con la capacidad de explicar cómo verificaste sus resultados.
  1. Comodidad utilizando Linux, Git y la línea de comandos.
  1. Exposición a Docker, servicios en la nube como AWS o DigitalOcean, o CI/CD a través de clases, prácticas o proyectos personales.
  1. Curiosidad sobre las tareas empresariales repetitivas y disposición para aprender a convertirlas en automatizaciones útiles y fiables.
  1. El hábito de validar la salida de la IA y comprobar que una solución funciona antes de darla por terminada.
  1. Habilidades de resolución de problemas, atención al detalle y disposición para pedir ayuda y aprender de la retroalimentación.
  1. Comunicación clara, colaboración y capacidad para gestionar múltiples tareas con orientación sobre las prioridades.
  1. Interés en aprender herramientas de IA, prácticas de implementación y operación fiable de servicios en producción.

Cualificaciones mínimas

  1. Un título de grado en Informática, Ingeniería de Software, Sistemas de Información o un campo relacionado, obtenido recientemente o próximo a finalizar.
  1. Los candidatos de nivel inicial son bienvenidos; los cursos relevantes, las prácticas y los proyectos personales pueden demostrar las habilidades enumeradas anteriormente. No se requieren años mínimos de experiencia profesional.
  1. Un ejemplo práctico de un proyecto de IA o automatización que hayas construido, probado y del que puedas hablar, incluyendo lo que aprendiste y cómo verificaste el resultado.
  1. Disposición para construir, implementar y dar soporte a herramientas de IA mientras aprendes directamente del líder del equipo.

Cualificaciones preferidas

  1. SQL y experiencia básica en bases de datos.
  1. Exposición a herramientas de infraestructura como código como Ansible.
  1. Familiaridad con marcos de trabajo de agentes, ingeniería de prompts o evaluación de la salida de modelos.
  1. Una práctica o proyecto que involucre DevOps, SRE o ingeniería de plataformas.
  1. Experiencia extendiendo agentes de IA o automatizaciones más allá de un prototipo inicial.

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