Ingeniero/a de IA - Manager - CABA Ubicación: Buenos Aires (CABA) — zonas Parque Patricios o Chacarita Modelo de trabajo: Híbrido (on-site + remoto) Tipo de contrato: Relación de dependencia · Full-time Horario: L–V 9:00 a 18:00 Duración inicial: 14 semanas · Extensión: Sí, posible Capabilidad / Tribu: IA Inglés: No excluyente Misión Liderar, en nivel Manager , el diseño e implementación de soluciones de IA centradas en automatización y agentes multi-LLM , acelerando casos de uso de atención al cliente y analítica de interacción, dentro de un proyecto de una importante consultora internacional para un importante banco .\nQué harás Diseñar, construir y operar agentes multi-LLM (p. ej., LangGraph ) y pipelines de automatización en Python . Desarrollar servicios y APIs de AI Engineering (orquestación, prompts, memoria, herramientas) integrados a sistemas del banco. Implementar prácticas de LLMOps (evaluación, trazabilidad, monitoreo, guardrails, versiones de prompts/modelos).\nTrabajar sobre datos de atención al cliente (tickets, chats, voz a texto) para clasificación, RAG y insights operativos. Integrar y optimizar en cloud ( AWS/Azure ); en AWS : uso avanzado de Glue, S3, Redshift (obligatorio). Colaborar con Data Engineering y DevOps para calidad/observabilidad de datos y despliegues confiables (CI/CD).\nAsegurar seguridad y cumplimiento (gestión de secretos, control de acceso, data governance). Guiar a desarrolladores y analistas, promoviendo mejores prácticas y mejora continua.\nRequisitos (imprescindibles) Experiencia sólida como AI Engineer con Python (P3 avanzado o superior). Construcción de agentes multi-LLM y/o flujos con LangGraph (o equivalente) y automatización de procesos.\nExperiencia en cloud (AWS/Azure); imprescindible AWS con Glue, S3 y Redshift . Conocimientos de LLMOps (evaluaciones, monitoreo/observabilidad de LLM, guardrails, versionado).\nExperiencia cercana a datos de atención al cliente (contact center, CRM, chatbots, ticketing). Disponibilidad para modelo híbrido on-site en CABA ( no se aceptan candidatos de otras provincias).\nDeseables\nExperiencia en ML/MLOps clásico (entrenamiento, serving, features, W&B;/MLflow). Data Engineering y Data Observability (calidad, linaje, validaciones). Vector stores / RAG , embeddings, speech-to-text, moderation. Seguridad en cloud, IaC (Terraform), contenedores (Docker), mensajería (Kafka/SQS). Prácticas ágiles ( Scrum/Kanban ) y herramientas ( Jira/Confluence , Git, CI/CD).\nQué ofrecemos Participar en iniciativas de alto impacto con stack actual de IA aplicada a banca. Equipo senior y contexto de consultora internacional con foco en calidad y escalabilidad. Posibilidad de extender el contrato tras las 14 semanas iniciales. Cómo postular Aplicá con tu CV (y, si tenés, link a GitHub/portfolio ) y contá: Un caso de agentes/automatización que hayas implementado (objetivo, arquitectura, impacto). Tu experiencia con AWS (Glue, S3, Redshift) y LLMOps .
