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Lugar de trabajo: Remoto / Híbrido
Perfil profesional: AI Engineer Junior
Misión del puesto
Participar en el desarrollo, integración y evaluación de soluciones de inteligencia artificial bajo supervisión, aplicando buenas prácticas de ingeniería de software y aprendizaje automático.
Experiencia orientativa
0-2 años de experiencia profesional relevante.
La autonomía demostrada prevalece sobre la antigüedad.
Responsabilidades
Implementar funcionalidades de IA a partir de requisitos y diseños definidos.
Integrar APIs de modelos de lenguaje y servicios de inferencia.
Preparar datos y construir pipelines sencillos de procesamiento.
Desarrollar pruebas unitarias, de integración y evaluaciones básicas de calidad.
Colaborar en prototipos de RAG, embeddings y búsqueda semántica.
Documentar código, experimentos, limitaciones y resultados.
Monitorizar métricas básicas y colaborar en la resolución de incidencias.
Escribir prompts y plantillas básicas, manteniéndolas versionadas en el repositorio.
Integrar, bajo supervisión, herramientas y fuentes de contexto mediante clientes MCP (Model Context Protocol).
Competencias técnicas
Python, Git, SQL y fundamentos de APIs REST.
Familiaridad con LLMs, prompting, embeddings y consumo de APIs.
Bases de Docker, CI/CD, testing y servicios cloud.
Conocimientos iniciales de privacidad, seguridad y uso responsable de IA.
Uso responsable de asistentes de código (p. ej. Copilot o Kiro) con revisión crítica de su salida.
Fundamentos de MCP: clientes, servidores, herramientas, recursos y prompts; descubrimiento e invocación de herramientas, y manejo básico de errores.
MCP: expectativas específicas




Consumir un servidor MCP existente desde un cliente y comprender los límites de acceso a datos y herramientas.
Aplicar validación de entradas, gestión segura de credenciales y revisión humana cuando una acción tenga efectos externos.
Diagnosticar errores sencillos de conexión y documentar contratos de herramientas.
Competencias transversales
Capacidad de aprendizaje, comunicación clara y receptividad al feedback.
Atención a la calidad y disposición para trabajar en equipo.
Capacidad para identificar bloqueos y pedir ayuda oportunamente.
Autonomía y alcance
Ejecuta tareas acotadas con criterios de aceptación claros; requiere revisión para decisiones arquitectónicas, seguridad y despliegues críticos.
Fuera de alcance
Decisiones arquitectónicas o de diseño de sistemas sin supervisión.
Despliegues a producción y cambios de configuración críticos de forma autónoma.
Definición de estándares, políticas de seguridad o criterios de evaluación del equipo.
Diseño de contratos de servidores MCP o integraciones con sistemas sensibles sin acompañamiento.
Mentoría formal o responsabilidad sobre el trabajo de otras personas.
Indicadores de desempeño
Entrega de tareas con pruebas y documentación adecuadas.
Reducción progresiva de defectos y retrabajo.
Calidad de las evaluaciones y reproducibilidad de experimentos.
Progreso en autonomía técnica y colaboración.




Requisitos recomendados
Formación técnica o experiencia equivalente demostrable; proyectos prácticos de IA y fundamentos sólidos de programación.
Inglés técnico de lectura.
Evidencias en selección
Ejercicio de integración de un modelo con API y un servidor MCP existente, incluyendo pruebas, evaluación de respuestas y explicación de permisos y compromisos técnicos.
Se valora la legibilidad y la documentación del código entregado.
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