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categoría: finanzas y operaciones

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en banorte buscamos talento único, robusto y extraordinario, que impulse la transformación e innovación del país, convirtiéndonos en un gran aliado para crecer fuerte con méxico.

estamos convencidos que la combinación de solidaridad, innovación, respeto, lealtad y responsabilidad es la fórmula perfecta para ser el mejor equipo del sector financiero.

objetivo del puesto: liderar técnicamente el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de inteligencia artificial generativa de nivel productivo para la dirección de inteligencia artificial e innovación de banorte, incluyendo arquitecturas rag empresariales, sistemas de agentes autónomos, orquestación de herramientas con model context protocol (mcp), integración con llms multi-proveedor y frameworks de evaluación continua, asegurando que las soluciones cumplan con estándares de calidad, seguridad, costo, desempeño y regulación aplicable al sector financiero mexicano.

cada día te encontrarás antenuevos e interesantes retos dentro de tu puesto, en los cuales serás responsable de:

- diseñar e implementar soluciones genai de nivel productivo end-to-end: arquitecturas rag avanzadas (hybrid search, reranking, query rewriting), agentes multi-paso, orquestación con mcp e integración con apis empresariales del banco.
- desarrollar pipelines robustos de extracción e ingestión, limpieza, chunking, indexación y recuperación de información sobre bases vectoriales, asegurando trazabilidad, gobierno de datos y calidad del retrieval.
- optimizar el desempeño, costo, latencia y calidad de soluciones basadas en llms, aplicando técnicas de evaluación offline y online, prompt engineering avanzado, caching semántico y fine-tuning ligero (lora, qlora) cuando aplique.
- implementar frameworks de evaluación continua de soluciones genai (langsmith, ragas, langfuse) con métricas de groundedness, relevancia, seguridad, alucinación y costo por interacción.
- colaborar con los equipos de arquitectura, seguridad, aseguramiento operativo y devops para diseñar despliegues productivos confiables en nube (azure, google cloud, ibm cloud) con ci/cd, contenedores y observabilidad.
- aplicar principios de seguridad para soluciones genai (owasp llm top 10): defensa contra prompt injection, filtrado de salidas,



least privilege en agentes, protección de datos sensibles y validación de llamadas a herramientas.
- establecer buenas prácticas de código, documentación técnica, pruebas y patrones de diseño genai dentro del equipo.
- investigar constantemente y experimentar con la evolución del ecosistema genai (nuevos modelos, frameworks, técnicas de evaluación, patrones de arquitectura) y proponer adopciones tecnológicas fundamentadas al equipo.
- diseñar y proponer arquitecturas cognitivas escalables, alineadas a las técnicas más avanzadas de desarrollo de soluciones agénticas.
- formación profesional: ingeniería o licenciatura en computación, inteligencia artificial, ciencias de la computación, data science, matemáticas aplicadas o áreas relacionadas. Posgrado o especialización en inteligencia artificial es deseable.
- años de experiencia: 4-7 años en desarrollo de soluciones de inteligencia artificial, con al menos 2 años de experiencia real desarrollando soluciones de ia generativa en ambientes productivos (no sólo prototipos o cursos).
- áreas de experiencia:
- diseño e implementación end-to-end de arquitecturas rag empresariales, incluyendo estrategias de hybrid search, reranking con cross-encoders, query rewriting, multi-query y parent-child retrieval.
- desarrollo de sistemas de agentes autónomos y multi-agente productivos con frameworks como langgraph, openai agents sdk, adk, a2a, opencode, codex, claude code, incluyendo manejo de estado, memoria y recuperación de fallas.
- integración de model context protocol (mcp), function calling, tool use y orquestación de herramientas externas con control de permisos y manejo de excepciones.
- evaluación sistemática de soluciones genai: diseño de datasets de evaluación, métricas cuantitativas (groundedness, faithfulness, answer relevance) y cualitativas, evaluación offline con ragas/deepeval, etc.
- fine-tuning ligero de modelos (lora, qlora, instruction tuning) y técnicas de alineación básicas (dpo, preference tuning)



sobre modelos open-source y en servicios gestionados (azure ml, vertex ai).
- implementación de guardrails y controles de seguridad: detección prompt injection, filtros de pii, control de alucinaciones, políticas de contenido y trazabilidad de decisiones de agentes.
- despliegue productivo de soluciones genai: contenerización (docker), orquestación (kubernetes, contenedores, openshift), pipelines ci/cd y observabilidad específica de llms (trazado de agentes, métricas de costo y latencia).
- conocimientos requeridos:
- python a nivel avanzado (tipado, async/await, testing, empaquetado) y experiencia construyendo servicios productivos con fastapi, flask o equivalentes.
- apis y servicios de nube para ia: azure openai, google vertex ai, anthropic claude, con entendimiento profundo de trade-offs de costo, latencia, contexto y capacidades por proveedor.
- bases de datos vectoriales empresariales (qdrant, pinecone, azure ai search, elasticsearch, pgvector, vectorsearch, etc.)
- conceptos sólidos de llms: arquitectura transformer, mecanismos de atención, tokenización, context windows, técnicas de quantization y decoding strategies.
- prompt engineering avanzado: chain-of-thought, few-shot con ejemplos selectivos, structured output (json schema, pydantic), self-consistency y reducción sistemática de alucinaciones.
- fundamentos de seguridad genai alineados con owasp llm top 10 y nist ai risk management framework.
- control de versiones (git) avanzado, metodologías ágiles y prácticas de ingeniería moderna (code review, testing, documentación).
- deseable: conocimiento de regulación aplicable al sector financiero mexicano (cnbv, banxico, lfpdppp) y su implicación en soluciones de ia.
- idiomas: inglés avanzado (lectura y escritura técnica, comunicación fluida).
- disponibilidad para viajar: deseable para asistir a eventos nacionales e internacionales sobre ia e innovación
- disponibilidad para cambio de residencia: no es necesario

en grupo financiero banorte impulsamos una cultura de inclusión, respeto y equidad. Todas las personas interesadas en formar parte de nuestro equipo son consideradas bajo criterios objetivos, relacionados con su talento, experiencia y habilidades. Nuestro compromiso es garantizar procesos de selección transparentes.

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📌 Especialista sr inteligencia artif e inn (Ciudad de México)
🏢 Banorte-Ixe Grupo Financiero
📍 Ciudad de México