El futuro se construye con talento, pasi贸n e innovaci贸n. 馃殌 En Paradigma, sabemos que la tecnolog铆a es la clave para transformar el mundo, pero son las personas quienes hacen la diferencia.
馃攷 Estamos buscando un perfil AI Engineer con experiencia en Machine Learning tradicional y en arquitecturas de Inteligencia Artificial Generativa, para incorporarse dentro de un equipo de Seguridad.
馃搶Requisitos necesarios:
* Experiencia pr谩ctica en despliegue de modelos de ML y GenAI, tanto en inferencia online como batch. (pipelines de entrenamiento, validaci贸n y despliegue de modelos, Malla Ag茅ntica, t茅cnicas de evaluaci贸n de modelos de GENAI,...)
* Conocimiento profundo de arquitecturas de IA Generativa multiagente, incluyendo:
* RAG (Retrieval-Augmented Generation) y sus variantes avanzadas.
* Embeddings y bases vectoriales (PGVector, Pinecone, FAISS, etc.).
* MCPs (Model Context Protocol) y conectores de herramientas externas.
* Frameworks de orquestaci贸n de agentes (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel).
* Observabilidad de Agentes y gesti贸n de prompts (Langfuse, LangSmith,...)
* Nivel avanzado en Python (FastAPI, requests, boto3, integraci贸n con APIs REST).
* Experiencia con servicios cloud de AWS relacionados con el mundo del Dato e IA: SageMaker (entornos de entrenamiento e inferencia), Bedrock (servicios de IA Generativa) ,S3 (roles, Access Points, gesti贸n de datos y permisos).
馃搶Responsabilidades principales:
* Colaborar con el equipo de seguridad para identificar amenazas y vulnerabilidades espec铆ficas de entornos GenAI (data leakage, prompt injection, model exfiltration, data poisoning, etc.).
* Definir y aplicar controles de seguridad y privacidad en entornos de entrenamiento e inferencia de modelos (cifrado, gesti贸n de secretos, aislamiento, roles IAM, control de acceso a datos).
* Participar en el dise帽o e implementaci贸n de arquitecturas de IA Generativa multiagente seguras, incluyendo pipelines RAG, agentes orquestadores y despliegues en cloud.
* Desplegar y operar modelos de ML y GenAI en AWS (SageMaker, Bedrock, S3, IAM, Access Points, Ground Truth).
* Colaborar con Data Scientists en la aplicaci贸n de buenas pr谩cticas de seguridad durante el desarrollo de notebooks, flujos de inferencia y consumo de datos no estructurados.
* Evaluar frameworks y herramientas emergentes (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, MCPs, etc.) desde una perspectiva de seguridad, trazabilidad y control.
* Documentar y estandarizar patrones de seguridad aplicables a las arquitecturas de IA corporativas.
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