¿Eres de quienes convierten un prototipo de IA en un servicio confiable, medible y listo para operación?

En Celerix transformamos datos y conocimiento en automatizaciones, productos y eficiencias reales. Buscamos un/a Ingeniero/a Senior de IA Generativa que lidere la construcción de soluciones que se usen “en serio”: con calidad, trazabilidad, control de costos y enfoque responsable.

Lo que harás

·       Liderarás la arquitectura y el desarrollo de soluciones GenAI escalables: incluyendo LLMs, modelos multimodales, sistemas RAG y AI Agents con uso de herramientas y MCP.

·       Evaluarás y seleccionarás modelos fundacionales (open-source o comerciales) según necesidades de negocio, restricciones de seguridad/privacidad, latencia y costos.

·       Diseñarás y construirás microservicios y APIs de IA listos para producción (incluyendo autenticación y buenas prácticas de diseño), exponiendo capacidades GenAI a productos y automatizaciones.

·       Implementarás prácticas robustas de LLMOps/MLOps: gestión del ciclo de vida, versionado de prompt y  evaluación continua para operación estable.

·       Desarrollarás y potenciarás capacidades de observabilidad de IA: detección de alucinaciones, explicabilidad operativa de salidas, trazas y tableros de calidad/latencia/costo.

·       Asegurarás el despliegue y la operación en nube de servicios GenAI, incluyendo infraestructura como código y componentes serverless cuando aplique.

·       Trabajarás con negocio y producto para traducir problemas ambiguos en soluciones IA medibles y adoptables, definiendo KPIs y criterios de éxito desde el inicio.

·       Actuarás como mentor/a técnico y referente del equipo de ingeniería de IA/ML: code reviews, estándares, patrones reutilizables y acompañamiento en decisiones complejas.

·       Te mantendrás al día en avances de GenAI y deep learning: impulsarás prototipos de nuevas capacidades, documentarás aprendizajes y promoverás el intercambio de conocimiento entre equipos (investigación aplicada interna).

Lo que esperamos de ti

·       6+ años de experiencia en ML, deep learning o NLP, y 2+ años trabajando con GenAI/LLMs en casos aplicados.

·       Dominio sólido de Python, y experiencia con frameworks de IA/LLMs (p. ej., Hugging Face Transformers, LangChain, LangGraph, CrewAI u otros equivalentes).

·       Experiencia comprobada diseñando y desplegando APIs/microservicios escalables (p. ej., FastAPI), incluyendo prácticas de autenticación y seguridad básica.

·       Conocimiento práctico de RAG: embeddings, búsqueda semántica y diseño de recuperación; familiaridad con vector databases (p. ej., Qdrant, Postgres/PgVector, Weaviate).

·       Experiencia en containerización, despliegue y en infraestructura cloud para IA (preferible AWS).

·       Entendimiento profundo de prompt engineering, evaluación de modelos, observabilidad, control de riesgos y Responsible AI (seguridad, privacidad, compliance).

·       Experiencia con CI/CD y operación: pipelines de despliegue, métricas, trazas, pruebas y controles para confiabilidad del sistema.

·       Capacidad de liderar iniciativas end-to-end (de diseño a operación), con criterio para priorizar, comunicar trade-offs y alinear stakeholders.

Es un plus si tienes

·       Experiencia en el diseño e implementación de asistentes de voz.

·       Experiencia liderando técnicamente equipos o frentes de IA (mentoría, definición de estándares, frameworks internos y aceleradores).

·       Experiencia definiendo e implementando patrones reutilizables de arquitectura y desarrollo (plantillas, librerías internas, estándares de observabilidad/evaluación) para acelerar iniciativas y reducir deuda técnica.

·       Experiencia usando herramientas de IA para desarrollo (p. ej., Claude Code, Cursor, guías tipo Agents.md) para mejorar productividad, calidad del código, documentación y revisiones (sin comprometer seguridad ni confidencialidad).