Desarrollador AI Semi Sr

Competencias Técnicas RequeridasA. Generative AI & LLMs:Orquestadores: Dominio avanzado de LangChain o LlamaIndex (fundamental para conectar LLMs con bases documentales). Modelos: Experiencia con GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic) y modelos open-source como Llama 3 o Mistral vía Ollama o vLLM.Técnicas: Implementación de RAG (Retrieval-Augmented Generation), GraphRAG, estrategias de chunking de documentos y optimización de prompts.B. Gestión de Datos y Memoria:Bases de Datos Vectoriales: Experiencia con Pinecone, Weaviate, ChromaDB o pgvector.Bases de Datos Tradicionales: SQL (PostgreSQL) y NoSQL para el guardado de historial de conversaciones.Base de datos de grafos: Neo4J, Neptune(AWS)C. Analítica y Machine Learning:Clustering: Uso de Scikit-learn para segmentación de usuarios o temas.NLP Tradicional: Librerías como SpaCy o NLTK para análisis de sentimiento y extracción de entidades (NER).Proyecciones: Conocimientos en modelos de series temporales o regresión para predecir tendencias basadas en las charlas.D. Ingeniería de Software:Lenguajes: dominio avanzado de Python. Deseable manejo de Node.js.Despliegue: Creación de APIs robustas con FastAPI o Flask. Manejo de Docker y servicios en la nube, AWS o GCP.Experiencia laboralA. Tiempo y ProyectosAños de experiencia: Entre 4 y 5 años en desarrollo de software, con al menos 2 o 3 años dedicados específicamente a proyectos de NLP o IA Generativa.Proyectos comprobables: Debe haber participado en la creación de al menos un chatbot o asistente que haya llegado a usuarios reales. No cuenta solo un proyecto de curso o de GitHub personal.B. Experiencia en RAGEstrategias de Chunking: Saber cómo dividir documentos (por caracteres, por párrafos, con solapamiento) para búsquedas con alta precisión.Limpieza de Datos: Experiencia extrayendo texto limpio de formatos "sucios" como tablas en PDFs o documentos escaneados.C. Analítica y ModeladoExperiencia con Embeddings: No solo para buscar info, sino para usarlos en Clustering .Uso de librerías de Data Science: Experiencia real usando Pandas y Scikit-learn para procesar logs de chats y generar reportes de tendencias y proyecciones.D. Experiencia en Entornos ProductivosOptimización de Costos: Saber cuándo usar un modelo caro (GPT-4) y cuándo uno barato (GPT-4o mini o Llama 3) para que el negocio sea rentable.Evaluación: Haber usado algún framework o técnica para testear si las respuestas son correctas (manual o automatizado).Responsabilidades Principales1. Diseño de Asistentes Multilingües: Configurar modelos que mantengan la coherencia y el tono de marca en diferentes idiomas, manejando embeddings multilingües.2. Arquitectura RAG: Crear el pipeline para que el asistente consulte manuales, PDFs o bases de conocimiento específicas de cada cliente de la software factory.3. Minería de Conversaciones: Desarrollar tableros de analítica que permitan a los clientes ver de qué hablan sus usuarios (Clustering) y qué productos recomendarles.4. Evaluación de Modelos: Implementar métricas para medir si las respuestas son veraces (evitar alucinaciones) y útiles.Aptitudes DeseablesVisión de Negocio: Capacidad para entender rubros distintos (finanzas, salud, retail, gestión pública) y adaptar la IA a sus reglas.Mentalidad de Experimentación: La IA cambia cada semana; el candidato debe ser un autodidacta nato.Ética y Seguridad: Conocimiento sobre privacidad de datos (GDPR/cumplimiento) al manejar información sensible de negocios.Si estás interesado/a en formar parte de un equipo apasionado y dinámico, envía tu currículum con el asunto: "Aplicación Desarrollador AI Semi Sr " Show more Show less