IA Engineer

Experiencia sólida desarrollando soluciones con Python.Experiencia práctica construyendo aplicaciones con LLMs, RAG, embeddings, prompting, tool calling o agentes de IA.Experiencia con al menos un framework o SDK para soluciones de IA, como LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Claude SDK o equivalente.Experiencia integrando APIs REST, bases de datos, servicios cloud o sistemas empresariales.Conocimientos sólidos de SQL y manejo de datos.Experiencia utilizando alguna plataforma de IA o cloud, como Azure AI Foundry, AWS Bedrock, OpenAI API, Anthropic API, Vertex AI o equivalente.Conocimiento de autenticación, permisos, manejo de secretos, trazabilidad y protección de información sensible.Experiencia utilizando Git y prácticas de integración y despliegue continuo.Capacidad para diseñar soluciones productivas, mantenibles y observables.Capacidad para comunicarse y trabajar con equipos técnicos y áreas de Diseñar, desarrollar y desplegar agentes de IA para automatizar procesos comerciales y operacionales.Construir soluciones utilizando LLMs, RAG, embeddings, tool calling, clasificación, extracción de información y generación de documentos.Integrar soluciones de IA con APIs, bases de datos, Microsoft Graph, correo corporativo, SAP y otros sistemas empresariales.Diseñar servicios y componentes que permitan llevar modelos y agentes de IA a ambientes productivos.Participar en la definición de arquitecturas de datos e IA con enfoque cloud-agnostic.Evaluar alternativas tecnológicas como Azure, AWS, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake y componentes open source.Levantar, documentar, estabilizar e internalizar soluciones desarrolladas inicialmente con proveedores externos.Implementar controles de seguridad, autenticación, trazabilidad, observabilidad, manejo de errores y protección de datos sensibles.Monitorear el consumo de servicios cloud y modelos de IA, proponiendo optimizaciones de costos.Traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas concretas, medibles y mantenibles.Apoyar técnicamente a otros integrantes del equipo y establecer buenas prácticas de desarrollo. En Penta Financiero estamos desarrollando soluciones de Inteligencia Artificial para automatizar procesos, mejorar la eficiencia operacional y escalar la atención a nuestros clientes.Uno de nuestros principales proyectos es la construcción de un agente de venta basado en IA, capaz de contactar clientes, apoyar la simulación de operaciones de financiamiento, facilitar el proceso comercial e integrarse con nuestras plataformas internas.La persona que se incorpore trabajará junto a los equipos de Sistemas, Datos, Analytics y áreas de negocio. Tendrá un rol técnico relevante en la construcción, estabilización e internalización de estas soluciones, participando desde el diseño hasta su operación productiva.Buscamos desarrollar una plataforma de datos e IA segura, observable, costo-eficiente y con una arquitectura agnóstica respecto de proveedores y tecnologías. Ofrecemos la posibilidad de participar directamente en la construcción de capacidades de Inteligencia Artificial aplicadas a procesos financieros reales, con espacio para proponer tecnologías, definir arquitectura y llevar soluciones desde su diseño hasta producción.Nuestros beneficios incluyen:Seguro complementario de salud, dental y vida.Pago de los primeros tres días de licencia médica.Complemento del subsidio asociado a licencias médicas.Días adicionales de vacaciones según temporada.Aguinaldos de Fiestas Patrias y Navidad.Tarde libre durante el día de tu cumpleaños.Jornada laboral de 40 horas semanales. Experiencia con Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Azure Data Lake, Spark, PySpark, Delta Lake o Parquet.Experiencia construyendo pipelines de datos con Airflow, Dagster, Prefect, Azure Data Factory, Fabric Pipelines, Databricks Workflows, AWS Step Functions o tecnologías similares.Experiencia con Azure AI Search, pgvector, Pinecone, Weaviate, Chroma, OpenSearch, Elasticsearch u otros motores de búsqueda semántica.Experiencia desarrollando APIs con FastAPI.Conocimientos de Docker, contenedores y arquitecturas basadas en servicios.Experiencia con MLflow, OpenTelemetry, LangSmith, Ragas, DeepEval u otras herramientas de observabilidad y evaluación de soluciones de IA.Conocimientos de FinOps o control de costos de servicios cloud y modelos de IA.Experiencia integrando SAP, Microsoft Graph, ERP, correo corporativo o repositorios documentales.Experiencia liderando técnicamente iniciativas o guiando a desarrolladores con menor experiencia.