Requisitos técnicos y experiencia Experiencia: 2 a 3 años en soporte de aplicaciones, desarrollo o ingeniería de datos, con al menos 1 año trabajando con APIs de IA o soluciones de ML.

Indispensables

• Python: lectura y debugging de código, manejo de APIs REST, JSON y SDKs de Google Cloud.

• Vertex AI y Gemini (API y Gemini Enterprise): invocación de modelos, parámetros, cuotas y errores comunes.

• Conceptos de IA generativa: prompts, tokens, embeddings, RAG y bases de datos vectoriales.

•Servicios de datos GCP: BigQuery (SQL), Cloud Storage, Pub/Sub; nociones de Dataflow.

• Cloud Logging y Cloud Monitoring para analizar comportamiento de aplicaciones.

• Git y Bash.

Deseables

• Frameworks de orquestación de LLMs (LangChain, LlamaIndex, Agent Development Kit).

• Vector stores (Vertex AI Vector Search,



AlloyDB / pgvector u otros).

• Experiencia con evaluación de calidad de respuestas de LLMs.

• Certificación Google Cloud (Associate Cloud Engineer o Professional Machine Learning Engineer).

Soft skills

• Comunicación efectiva: traduces un comportamiento inesperado del modelo en una explicación transparente para el cliente.

• Manejo de presión: priorizas y actúas con método cuando una solución de IA crítica deja de responder.

• Aprendizaje veloz: el ecosistema de IA cambia cada mes

• Colaboración: trabajas bien con desarrollo, datos y arquitectura sin perder el foco en el cliente.

📌 Ingeniero Ai Application Support Ciudad De México
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