Buscamos perfiles provenientes de Machine Learning Engineering, Data Science aplicada, AI Engineering o Software Engineering con especialización en IA, siempre que cuenten con experiencia hands-on construyendo y llevando a producción soluciones con LLMs, agentes y RAG.

Este es un rol altamente hands-on, ideal para una persona que trabaje directamente con Python y SQL y que tenga experiencia real construyendo aplicaciones basadas en LLMs, agentes y arquitecturas RAG, más allá de experimentos o pruebas de concepto.

El reto será transformar datos y necesidades de negocio en soluciones funcionales: desde análisis que permitan tomar mejores decisiones hasta aplicaciones y agentes de IA capaces de automatizar procesos, consultar información y conectarse con datos y sistemas internos.

Buscamos un perfil orientado a producto y ejecución. No es una posición de investigación ni enfocada únicamente en modelos estadísticos, dashboards o prototipos en notebooks; valoramos especialmente la capacidad de tomar problemas ambiguos y convertirlos en soluciones confiables que lleguen a producción y sean utilizadas de manera recurrente.

Requirements

Principales responsabilidades

- Diseñar, desarrollar y llevar a producción aplicaciones utilizando LLMs, incluyendo agentes, RAG, tool/function calling, MCP, extracción y clasificación de texto.
- Construir herramientas internas de IA que permitan a equipos no técnicos consultar datos mediante lenguaje natural, generar reportes y automatizar tareas.
- Integrar soluciones de IA con datos, APIs y sistemas internos, considerando controles de acceso y manejo adecuado de información sensible.
- Trabajar directamente con Python y SQL para desarrollar soluciones y analizar datos transaccionales, de producto y conversacionales.
- Implementar estrategias de embeddings, búsqueda semántica, chunking y retrieval para aplicaciones RAG.
- Diseñar y ejecutar evals para sistemas basados en LLMs, considerando calidad, alucinaciones, costo y latencia.
- Operar y mantener las soluciones desarrolladas en producción, incluyendo pipelines,



prompts, versionado, observabilidad, alertas y documentación.
- Analizar datos para identificar oportunidades, explicar cambios en métricas y generar recomendaciones accionables.
- Diseñar y evaluar A/B tests y rollouts controlados para medir el impacto de nuevas funcionalidades.
- Colaborar con Data Engineering para garantizar que los datos utilizados sean confiables, estén correctamente modelados y documentados.
- Evaluar con criterio cuándo utilizar un LLM y cuándo una regla, una consulta SQL o un modelo tradicional puede resolver mejor el problema.
- Participar, conforme a las necesidades del negocio, en iniciativas de ML relacionadas con scoring, forecasting, detección de anomalías y fraude.
- Documentar soluciones y compartir buenas prácticas relacionadas con el desarrollo y uso de IA.

Perfil deseado
- 4+ años de experiencia en roles como AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist, Software Engineer especializado en AI/ML o posiciones similares.
- Experiencia comprobable construyendo y llevando a producción aplicaciones con LLMs, no únicamente experimentos, demos o pruebas de concepto.
- Experiencia práctica desarrollando soluciones con RAG y/o agentes de IA.
- Python sólido orientado a producción: código limpio, testeable y mantenible, más allá del trabajo exclusivamente en notebooks.
- SQL avanzado y experiencia trabajando con datasets complejos, idealmente transaccionales.
- Experiencia trabajando con APIs de modelos como OpenAI, Anthropic, Google Gemini o equivalentes.
- Experiencia con herramientas del ecosistema de IA como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Model Context Protocol (MCP) o equivalentes.




- Conocimiento práctico de embeddings, búsqueda semántica y bases vectoriales, incluyendo estrategias de chunking y retrieval.
- Experiencia diseñando evals y monitoreando calidad, costo y latencia de aplicaciones con LLMs.
- Base sólida de Machine Learning, estadística y diseño de experimentos.
- Capacidad para tomar un problema ambiguo y llevarlo desde la definición de la necesidad hasta una solución funcional en producción.
- Capacidad para traducir problemas y análisis complejos en soluciones y recomendaciones claras para perfiles técnicos y de negocio.
- Perfil autónomo, orientado a ejecución, resolución de problemas e impacto.
- Inglés intermedio preferente.
- Disponibilidad para trabajar de manera 100% remota desde LATAM.

Será un plus
- Experiencia en fintech, pagos, remesas o productos transaccionales.
- Experiencia con datos conversacionales provenientes de chatbots, WhatsApp o customer support.
- Experiencia con Google Cloud, especialmente BigQuery y Vertex AI.
- Experiencia con PostgreSQL.
- Conocimiento de dbt y herramientas de orquestación como Airflow, Dagster o similares.
- Experiencia con modelos de riesgo, fraude, scoring o forecasting.
- Experiencia con herramientas de BI como Metabase, Looker o similares.

Benefits

Integración a marcas globales y startups disruptivas.

Trabajo remoto/Home office.

En caso de requerir modalidad híbrida o presencial, serás informado desde la primera sesión.

⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.

Trabajo de lunes a viernes.

Día off en tu cumpleaños.

Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).

️ Confiable de vida (aplica para México).

Equipos de trabajo multiculturales.

Acceso a cursos y certificaciones.

Meetups con invitados especiales del área de IT.

Eventos virtuales de integración y grupos de interés.

Clases de inglés.

Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.

Orgullosamente certificados como Great Place to Work.

📌 Senior Applied AI Engineer - LLMs, RAG & Agents - LATAM (Ciudad de México)
🏢 Dacodes
📍 Ciudad de México