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Lugar de trabajo: Remoto / Híbrido

Experiencia orientativa
5+ años de experiencia relevante, incluidos proyectos complejos en producción. Se prioriza el alcance
del impacto y el liderazgo técnico frente a la antigüedad.

Responsabilidades Definir arquitecturas y estándares para productos basados en ML, LLMs y sistemas de recuperación. Evaluar alternativas: modelos gestionados o propios, fine-tuning, RAG, agentes y enfoques deterministas. Decidir cuándo aplicar ML tradicional (modelos tabulares, scoring, detección de fraude, series temporales) frente a enfoques basados en LLMs. Liderar el diseño de plataformas de evaluación, observabilidad y mejora continua. Establecer criterios de fiabilidad, seguridad, privacidad, gobernanza y respuesta ante incidentes. Optimizar coste total, rendimiento, escalabilidad, resiliencia y dependencia de proveedores. Guiar decisiones de datos, despliegue, versionado, experimentación y rollback. Desbloquear problemas complejos entre producto, ingeniería, datos, seguridad y operaciones. Gobernar el ciclo de vida de modelos (model registry, aprobación, retiro) y la gestión de riesgo de modelo. Definir la estrategia de build vs buy y la relación con proveedores y vendors. Establecer políticas de datos, incluyendo residencia y soberanía de datos. Liderar la respuesta a incidentes de IA, definiendo el runbook y los criterios de escalado. Mentorar ingenieros, liderar revisiones de diseño y elevar estándares de calidad. Comunicar riesgos, trade-offs y resultados a responsables técnicos y de negocio. Definir la arquitectura y los estándares de adopción de MCP para conectar agentes,



herramientas y sistemas empresariales de forma gobernada. Competencias técnicas Dominio de Python, sistemas distribuidos, APIs, arquitectura cloud y patrones de integración. Experiencia profunda con ML/LLMs: inferencia, evaluación, recuperación, orquestación y optimización. Dominio de ML tradicional: modelos tabulares, scoring, detección de fraude, series temporales, selección de variables y explicabilidad (p. ej. SHAP). Diseño de evaluaciones robustas: datasets representativos, métricas, pruebas adversariales y análisis causal de fallos. MLOps/LLMOps: pipelines, despliegues progresivos, observabilidad, trazabilidad y gestión del ciclo de vida. Seguridad de IA: aislamiento de herramientas, permisos mínimos, protección de datos, red teaming y controles contra prompt injection. Capacidad para modelar costes, SLOs, capacidad, resiliencia y riesgos de terceros. MCP: arquitectura de ecosistemas cliente-servidor, interoperabilidad, evolución de contratos, autenticación/autorización, aislamiento de herramientas, observabilidad y gobierno de integraciones. Context engineering: diseño y gestión del contexto qeu recibe el modelo (instrucciones del sistema, memoria, recuperación, herramientas y estado), con estrategias de compactación, priorización,



y control de la ventana de contexto para optimizar fiabilidad, latencia y coste SDD y TDD: establece el flujo de especificación previa (requisitos y criterios de aceptación antes del diseño y del código) y la disciplina de pruebas primero, definiendo estándares de testing y trazabilidad entre especificación, pruebas e implementación.

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📌 Ai engineer senior (Ciudad de México)
🏢 Gft Technologies
📍 Ciudad de México