Diseñar y desarrollar soluciones basadas en IA Generativa utilizando modelos LLM y arquitecturas RAG.
Implementar asistentes virtuales, chatbots y motores conversacionales integrados con sistemas corporativos.
Integrar APIs y servicios backend para soluciones GenAI.
Implementar mecanismos de embeddings, búsqueda semántica y recuperación de información contextual.
Desplegar y operar soluciones cloud-native sobre AWS, Azure y/o GCP.
Construir servicios serverless y arquitecturas escalables utilizando Lambda, Functions, API Gateway y servicios equivalentes.
Integrar modelos OpenAI, Azure OpenAI, Claude, Gemini u otros proveedores LLM.
Diseñar y optimizar bases vectoriales y motores de búsqueda semántica como OpenSearch, Pinecone o similares.
Participar en el diseño de arquitecturas enterprise de IA generativa con foco en seguridad, escalabilidad y observabilidad.
Automatizar despliegues y procesos CI/CD utilizando herramientas DevOps e Infraestructura como Código.
Colaborar con equipos multidisciplinares de negocio, arquitectura, datos y tecnología.
Participar en iniciativas de innovación y adopción de nuevas capacidades de IA aplicada.

Experiencia en desarrollo backend con Python.
Experiencia trabajando con servicios cloud en AWS, Azure y/o GCP.
Conocimiento práctico de servicios como AWS Lambda, S3, API Gateway, DynamoDB, OpenSearch, Azure OpenAI, Azure Functions o Vertex AI.
Experiencia integrando APIs de modelos LLM y servicios de IA generativa.
Conocimientos de arquitecturas RAG, embeddings y vector databases.
Experiencia con frameworks GenAI como LangChain, LangGraph, LlamaIndex o Semantic Kernel.
Experiencia en herramientas CI/CD y control de versiones (Git, GitHub, GitLab, Azure DevOps).
Capacidad para trabajar en entornos ágiles y proyectos multidisciplinares.
Orientación a resultados, autonomía y capacidad de resolución de problemas.
Interés por la innovación y aprendizaje continuo en tecnologías de IA.

Data Engineering Manager

Key skills