Nombre del puesto: Ingeniero de IA

Ubicación: Remoto

Responsabilidades del puesto:

1.) Responsable del despliegue, optimización, operación y mantenimiento de grandes modelos locales (por ejemplo, Llama, DeepSeek), garantizando un rendimiento eficiente y estable en entornos de intranet o locales.

2.) Investigar e implementar funcionalidades relacionadas con el MCP (Model Context Protocol), así como desarrollar y mantener complementos de MCP para facilitar la interacción y la extensión de los grandes modelos.

3.) Optimizar el rendimiento de inferencia, incluyendo cuantización de modelos, cálculo en paralelo y aceleración de inferencias.

4.) Configurar y mantener el entorno de ejecución de grandes modelos (clústeres GPU, despliegues en contenedores, adaptación a VDI/entornos de intranet, etc.).

5.) Apoyar al equipo de negocio en la integración de grandes modelos, proporcionando interfaces de llamada como API/SDK y asegurando la seguridad y alta disponibilidad del servicio.

6.) Monitorear las tecnologías emergentes de grandes modelos e infraestructura de IA, y proponer soluciones de optimización según las necesidades del negocio.

Requisitos del puesto:

1.) Título universitario en Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial o campo relacionado (grado o superior).

2.) Familiaridad con frameworks de grandes modelos comunes (PyTorch, TensorFlow, vLLM, LMDeploy, llama.cpp, etc.) y experiencia práctica en despliegues.

3.) Conocimiento de inferencia local y despliegue de servicios (Docker, Kubernetes, VMware, clústeres locales).

4.) Se valorará experiencia en desarrollo de MCP (Model Context Protocol) u otros protocolos o complementos de extensión para grandes modelos.

5.) Conocimientos en optimización del cálculo en GPU; se valorará experiencia en cuantización de modelos, inferencia paralela y entrenamiento o inferencia distribuida.

6.) Dominio de Python; se valorará conocimiento en al menos un lenguaje de backend como Go o Node.js.

7.) Capacidad analítica y de resolución de problemas, así como habilidad para configurar y optimizar de forma autónoma entornos de grandes modelos.

Aspectos valorados

1.) Experiencia en proyectos con AI Agents, LangChain, AutoGPT u otras soluciones similares.

2.) Conocimiento en despliegues on-premise y soluciones de IA locales que cumplan con requisitos de seguridad y normativas.

3.) Contribuciones a proyectos de código abierto o alta participación en comunidades técnicas.