Descripción de la vacante

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CIUDAD DE MEXICO, Ciudad de México, MX

Categoría: Finanzas y Operaciones

ID de Requisicion: 122646

En Banorte buscamos talento único, fuerte y extraordinario, que impulse la transformación e innovación del país, convirtiéndonos en un gran aliado para crecer resistente 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 ante nuevos 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)
🏢 Grupo Financiero Banorte
📍 Ciudad de México