INGENIERO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

NIVEL

ÁREA

Unidad analitica e IA Corporativo

PERSONAS A CARGO

RESPONSABILIDADES DEL CARGO

1. Implementar soluciones escalables, eficientes y sostenibles que permitan el uso de modelos de IA en entornos de producción.
2. Acompañar las definiciones e implementar arquitecturas de IA/ML: selección de modelos, infraestructura (Agentic backend), servicios.
3. Recalibrar, reentrenar, optimizar y desplegar modelos de inteligencia artificial (ML, DL - GenIA), que se adapten a cambios de Negocio en términos de rendimiento.  
4. Construir pipelines de MLOps: entrenamiento continuo, retraining, versionamiento y monitorización. Tanto para modelos clásicos de ML como para LLMs y Agentes. 
5. Gestionar versiones y actualizaciones de los modelos desplegados, asegurando su trazabilidad.
6. Integrar APIs de inferencia, microservicios, contenedores y servicios de inferencia escalable que permitan orquestar modelos de IA y Agentes. 
7. Organizar, registrar, versionar, desplegar y gobernar modelos de IA usando MLflow.
8. Crear e implementar interfaces de usuario, aplicaciones o sistemas para la interacción de usuarios finales con sistemas de IA.
9. Asegurar el cumplimiento de premisas de IA responsable: explicabilidad, privacidad, no discriminación, rigor técnico, gobernanza, seguridad y sostenibilidad, con base a marcos de auditoría algorítmica.
10. Investigar y poner en práctica tecnologías emergentes de IA que permitan mantener la vigencia del Negocio a través de mecanismos de innovación.

CONOCIMIENTOS: NIVEL DE ESTUDIOS

CONOCIMIENTOS:ESPECIFIQUE EL ÁREA DE ESTUDIOS

• Posgrado/certificaciones en IA (deseable)
• Python + frameworks de ML
• Frameworks para aplicaciones basadas en LLMs como LangChain, Semantic Kernel, LangGraph, Microsoft Agent Framework y MCP.
• Databricks Unity Catalog.
• MLFlow.
• Experiencia en diseño, entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning/IA en producción.
• Conocimiento de infraestructuras de IA en la nube como Azure AI Foundry y Databricks.
• Experiencia con pipelines de MLOps, versionado de modelos, integración y entrega continua (CI/CD).
• Experiencia con IA generativa, LLMs, Agentes, RAG (retrieval-augmented generation), vector databases.

CONOCIMIENTOS : ESPECIFIQUE OTROS CONOCIMIENTOS

Certificaciones en IA

IDIOMAS

AÑOS DE EXPERIENCIA

ÁREA DE EXPERIENCIA

Roles relacionados con el conocimiento requeridos.

Datos de compensación

Contrato indefinido

Modalidad hibrida (virtual + presencial) ciudad de Medellín

Tiempo completo