Fecha de publicación: 02 Agosto 2026

Somos una empresa de software en crecimiento y estamos construyendo el núcleo analítico de inteligencia artificial de una plataforma institucional en México. Buscamos a alguien que ya haya trabajado con modelos de lenguaje fuera de la nube y quiera hacerlo a escala real. Lo distintivo del proyecto: todo corre on-premise. Ningún dato sale del servidor, no hay llamadas a APIs de terceros y el modelo nunca toca la base de datos directamente — consulta a través de herramientas acotadas con filtrado por rol. Si te interesa el reto de hacer que un LLM sea útil, ágil y auditable dentro de un entorno cerrado, esta plaza es para ti.

Lugar:

Hybrid (Puebla)

Skills:

- Ingeniería en Sistemas, Computación, Ciencia de Datos o campo relacionado (titulado o últimos semestres con experiencia demostrable).

- Mínimo 2 años con Python en producción, con FastAPI o framework equivalente.

- Inglés B1- B2

- Haber desplegado un modelo open-weights de forma local en un proyecto real - vLLM, Ollama, llama.cpp, TGI o similar. Nos interesa que puedas explicar qué modelo elegiste, con qué cuantización y cómo resolviste el consumo de memoria.

- Haber construido algo con agentes o tool calling que haya llegado a manos de usuarios: LangChain, LlamaIndex, function calling directo o RAG en producción.

- Saber medir un sistema de IA, no solo correrlo. Que puedas contarnos cómo supiste que tu solución funcionaba: qué mediste, contra qué, y qué hiciste con los casos en que falló.

- Git, Docker y soltura trabajando sobre servidores Linux.





- Criterio ético y discreción absoluta en el manejo de información confidencial.

Actividades:

- Despliegue y operación del motor de inferencia local con modelos de arquitectura abierta cuantizados: selección de modelo, ajuste de memoria y contexto, monitoreo de latencia.

- Construcción del agente conversacional en español: orquestación, memoria de sesión y un conjunto acotado de herramientas con SQL parametrizado - el modelo nunca genera SQL.

- Implementación de las restricciones de acceso dentro de las herramientas, no en el prompt: el filtrado por rol y ubicación no debe poder evadirse reformulando la consulta.

- Servicio de detección de patrones de riesgo sobre texto, con nivel de confianza por resultado y trazabilidad de los campos que lo activaron.

- Pipeline de voz local: reconocimiento, traducción bidireccional y síntesis para español lengua originaria.

- Pipeline de OCR de identificaciones oficiales, con preprocesamiento de imagen y umbrales de confianza por campo.

- Exposición de todos los componentes como microservicios en FastAPI, con logs estructurados y registro de cada inferencia.

- Colaboración con el equipo de backend y con el especialista en entrenamiento de modelos que acompaña el proyecto.

Deseable:

- Fine-tuning con LoRA/QLoRA (transformers, peft, TRL).

- Modelos de voz y traducción (Whisper, NLLB, TTS de código abierto).

- OCR y visión por computadora (Tesseract, OpenCV).

- PostgreSQL, incluido pgvector.

- Seguridad de agentes: prompt injection, exfiltración vía herramientas.

Beneficios:

- 100% nómina

- Prestaciones de ley

📌 Ingeniero/a de IA - LLMs on-premise & Agentes (México)
🏢 Invest in Quality
📍 México