Base: Santa Cruz
Principales responsabilidades
Identificar y traducir las necesidades del negocio en diseños de flujos agénticos con potencial de generación de valor.
Co-desarrollar flujos agénticos complejos en coordinación con las áreas usuarias.
Definir y realizar seguimiento a los indicadores de desempeño (KPIs) de cada caso de uso.
Optimizar el comportamiento de los agentes de IA en producción, en coordinación con las áreas asignadas.
Diseñar evaluaciones de calidad (Evals) para los agentes en producción.
Actuar como vínculo permanente entre las áreas de negocio y los equipos técnicos (Bridge negocio-técnico).
Formación académica
Indispensable: Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería o carreras del área de negocios con enfoque cuantitativo.
Experiencia minima de 2 años de experiencia en cargos con similares responsabilidades.
Conocimientos técnicos indispensables
Experiencia demostrada en la transformación de necesidades del negocio en flujos agénticos que generen valor.
Conocimiento profundo del funcionamiento de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs).
Dominio del desarrollo de flujos agénticos en plataformas especializadas y LangGraph.
Manejo de Python y SQL para el trabajo con datos de SQL Server en entornos on-premise.
Conocimientos sólidos en Prompt Engineering y Context Engineering.
Experiencia en el diseño de evaluaciones (Evals) por caso de uso, considerando KPIs específicos, hallucination y métricas de precision/recall del agente.
Conocimientos en Guardrails y patrones Human-in-the-Loop (HITL) para casos con impacto regulatorio o en clientes.
Capacidad para evaluar costos y latencia (Cost & Latency Awareness) por caso de uso.
Comunicación efectiva con el Centro de IA y Tenant Owners.
Conocimientos técnicos deseables
Conocimiento del negocio bancario y sus procesos.
Frameworks de agentes: LangChain, LlamaIndex, CrewAI y similares.
Herramientas de orquestación corporativa: Airflow y Metaflow.
Técnicas de Hybrid Retrieval.
Patrón ReAct.
Sistemas Multi-Agent.
Bases de datos vectoriales (Vector Databases), incluyendo pgvector para entornos on-premise.
Model Context Protocol (MCP).
Capacidad analítica para trabajar con datos provenientes de diferentes fuentes de información.
Competencias requeridas
Capacidad para conectar las áreas de negocio y tecnología (Bridge negocio-técnico).
Capacidad para desenvolverse en escenarios de ambigüedad.
Comunicación efectiva.
Adaptabilidad.
Curiosidad estratégica por el negocio bancario y sus procesos.
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Tu proceso de selección simple, inteligente y moderno
