Objetivo del puesto:

Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial generativa que integren modelos de lenguaje, frameworks de desarrollo de IA, agentes autónomos, sistemas RAG, dentro de la Dirección de Inteligencia Artificial e Innovación de Banorte, apoyando la materialización de casos de uso estratégicos del banco mediante código de calidad, evaluación sistemática y buenas prácticas de ingeniería GenAI.

Cada día te encontrarás ante nuevos e interesantes retos dentro de tu puesto, en los cuales serás responsable de:

- Desarrollar soluciones basadas en LLMs, agentes, ruteo de multiagentes y sistemas RAG para proyectos estratégicos del banco, siguiendo estándares de código y disciplinas como Context Engineering, Harness Engineering y Loop Engineering.

- Implementar pipelines de extracción e ingestión, limpieza, chunking, indexación y recuperación de información para soluciones RAG empresariales.

Construir y manejar el contexto en cada solución.

- Experimentar con frameworks y modelos de última generación (LangChain, Hugging Face, OpenAI, Anthropic, Gemini, Google ADK, A2A, A2UI, MCP) y documentar trade-offs.

- Participar activamente en sesiones de code review, diseño técnico y evaluación de soluciones con el resto del equipo de ingeniería GenAI.

- Documentar código, experimentos, resultados y decisiones técnicas para facilitar la colaboración y la transferencia de conocimiento.

Requisitos:

- Formación cualificado: Ingeniería o licenciatura en Computación, Inteligencia Artificial, Ciencias de la Computación, Data Science, Matemáticas Aplicadas o áreas relacionadas.

- Años de experiencia: 1-2 años en proyectos relacionados con inteligencia artificial, con exposición real (no solo académica) a IA Generativa desarrollando soluciones agénticas.

- Áreas de experiencia:
- Desarrollo de soluciones con LLMs de modelos generativos, incluyendo manejo de prompts,



parámetros y respuestas estructuradas.
Implementación de sistemas RAG end-to-end: chunking, embeddings, retrieval, ranking y generación aumentada.
Uso de frameworks como LangChain, OpenAI, Anthropic, ADK y MCP
Construcción de APIs REST con Python (FastAPI, Flask) y consumo de servicios en la nube.
Familiaridad con bases de datos vectoriales (Qdrant, Pinecone, Azure AI Search, VectorSearch).
Manejo básico de observabilidad de LLMs (LangSmith, Langfuse o equivalentes) y evaluación de calidad.

- Conocimientos requeridos:
- Programación en Python (indispensable) y buenas prácticas de código (tipado, testing, control de versiones).
Fundamentos de LLMs, transformers, embeddings, context windows y bases vectoriales.
Técnicas de prompt engineering (few-shot, chain-of-thought, structured output), fine-tuning ligero y function calling.
Bases de datos sql, no-sql y vectoriales, con técnicas básicas de retrieval (similarity search, filtros, reranking inicial).
Fundamentos de seguridad en GenAI (OWASP LLM Top 10) a nivel conceptual.
Manejo de Git, metodologías ágiles y herramientas de colaboración (Azure DevOps, Jira).
Capacidad de aprendizaje autónomo y adopción rápida de nuevas herramientas y modelos.
Comunicación técnica clara tanto escrita como verbal.

- 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

Haz clic en el botón aplicar yno pierdas la oportunidad de desarrollar todo tu potencial.

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.

Required Skill Profession

Computer Occupations

📌 ESPECIALISTA JR INTELIGENCIA ARTIF E INN (Ciudad de México)
🏢 Banorte
📍 Ciudad de México