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 competente 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.

Avaloq : Data Analytics and Business Intelligence

#J-18808-Ljbffr

📌 AI Engineer (Ciudad de México)
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