AI Engineer Senior

4+ años en ingeniería de software, con 1-2+ años construyendo soluciones de IA generativa/agentes en producción (no solo POCs). Experiencia práctica con una plataforma de agentes empresarial: Microsoft Azure AI Foundry, AWS Bedrock Agents, Google Vertex AI Agent Builder, o frameworks como LangGraph / AutoGen. Conocimiento sólido de RAG: bases vectoriales, embeddings, chunking, integración con fuentes de datos empresariales tipo Databricks/Unity Catalog. Experiencia con MCP (Model Context Protocol) o arquitecturas de tool-calling / function calling en LLMs. Experiencia diseñando guardrails, validación de entrada/salida y patrones de seguridad para sistemas de IA (content safety, prompt injection, manejo de PII). Manejo de arquitecturas orientadas a eventos (Kafka o similar) y patrones de idempotencia. Experiencia con APIs REST, gestión de APIs (Apigee, Kong o similar) y principios de zero-trust. Cloud: experiencia sólida en Azure (preferente) o AWS/GCP equivalente. Español e inglés (el equipo opera en español; documentación técnica frecuentemente en inglés). Diseñar, construir, desplegar y evolucionar soluciones de IA generativa y agentes empresariales sobre Azure AI / Microsoft Foundry, integradas con la plataforma de datos corporativa, para habilitar casos de uso de negocio con trazabilidad, seguridad, escalabilidad y alto impacto operativo y comercial. Responsabilidades clave del puesto Diseñar soluciones de IA generativa, asistentes y agentes empresariales usando Azure AI, Microsoft Foundry y servicios relacionados. Definir arquitectura de referencia para RAG, agentes, tools, evaluación, seguridad y observabilidad. Construir APIs, microservicios y componentes backend en Python para integrar modelos, herramientas y sistemas corporativos. Conectar soluciones de IA con Databricks, Unity Catalog, ADLS Gen2, Azure AI Search, Power Automate, Copilot Studio, Teams, canales web y otros sistemas internos. Establecer mecanismos de grounding, control de acceso, versionado, pruebas, evaluación y monitoreo de respuestas. Colaborar con Data Engineering, BI, Arquitectura, Seguridad, Producto y áreas de negocio para llevar los casos de uso a producción. Alineación con la Arquitectura Agents AI: Desarrollar el blueprint técnico de la arquitectura propuesta, definiendo componentes, patrones, flujos, ambientes y criterios de despliegue. Implementar el patrón base de conocimiento empresarial conectando Databricks, ADLS Gen2 y Foundry IQ / capacidades de búsqueda y grounding. Configurar y desarrollar agentes o copilots sobre Copilot Studio / Foundry, con invocación de acciones a través de Power Automate o servicios backend. Definir estándares de observabilidad, evaluación, seguridad y gobierno para la operación de soluciones de IA. Impacto esperado para la organización Crear una capacidad interna escalable para asistentes, agentes y automatizaciones inteligentes. Incrementar productividad, velocidad de atención y capacidad de decisión en procesos clave.