AI Engineer
El futuro se construye con talento, pasión e innovación.
En Paradigma, sabemos que la tecnología es la clave para transformar el mundo, pero son las personas quienes hacen la diferencia.
Misión:
Buscamos un/a AI Engineer Senior con experiencia en el diseño de arquitecturas avanzadas basadas en modelos de lenguaje (LLMs) y sistemas agénticos, capaz de definir y construir plataformas de inteligencia artificial que integren razonamiento, recuperación de conocimiento y ejecución de herramientas en entornos de producción.
La persona liderará el diseño técnico de soluciones que combinan LLMs, grafos de conocimiento, recuperación semántica y mallas de agentes, permitiendo a los modelos operar sobre información estructurada y no estructurada con capacidad de planificación, verificación y adaptación.
Responsabilidades:
* Definir y desarrollar arquitecturas de IA basadas en sistemas multi-agente capaces de planificar tareas, coordinar herramientas y razonar sobre múltiples fuentes de información.
* Definir y desarrollar plataformas de contexto para LLMs, incluyendo pipelines de RAG, GraphRAG y memoria semántica.
* Diseñar mallas de agentes (agent meshes) que combinen planificación, recuperación de conocimiento, ejecución de herramientas y validación de resultados.
* Definir patrones de orquestación de agentes y workflows cognitivos mediante frameworks como LangGraph, LangChain o LlamaIndex.
* Diseñar mecanismos de observabilidad, trazabilidad y evaluación de sistemas LLM en producción.
* Integrar modelos generativos con grafos de conocimiento, bases de datos vectoriales, APIs y herramientas externas.
* Definir patrones de arquitectura reutilizables para construir soluciones de IA escalables dentro de la organización.
* Colaborar con equipos de data, producto y plataforma para integrar capacidades cognitivas dentro de aplicaciones y plataformas empresariales.
Competencias y Habilidades requeridas
* Experiencia diseñando arquitecturas de IA basadas en LLMs en entornos de producción.
* Conocimiento profundo de sistemas agénticos y arquitecturas multi-agente.
* Experiencia implementando RAG, GraphRAG o sistemas avanzados de recuperación de conocimiento.
* Experiencia con frameworks de desarrollo del ecosistema de IA generativa como: LangGraph, LangChain, LlamaIndex
* Experiencia integrando LLMs con bases de datos vectoriales, grafos de conocimiento o herramientas externas.
* Experiencia sólida en Python y desarrollo de servicios backend para IA.
Competencias y Habilidades deseables
* Experiencia en plataformas de conocimiento basadas en grafos.
* Conocimiento de arquitecturas distribuidas y despliegues en Kubernetes.
* Experiencia en evaluación, observabilidad y gobernanza de sistemas LLM.
* Experiencia en arquitecturas cloud (AWS, GCP o Azure).